一、学科发展简况

数据智能分析与应用为数学一级学科下设的目录外二级学科，它是人工智能和大数据时代背景下产生的涵盖计算机科学、数学、信息学、统计学等多学科融合的综合性学科。本学科依托国家级科研平台“国家脐橙工程技术研究中心”以及江西省省级平台“江西省教育厅数据科学与人工智能重点实验室”等资源开展与地方地域特点和产业特色相适应的科学研究和人才培养。该方向现有专任教师 20余人，其中硕士生导师 15人，教授 4 人，博士16 人，江西省高层次高技能领军人才培养工程入选人员1人，江西省主要学科学术与技术带头人 1 人。近几年来，承担包括国家自然科学基金课题、国家重点科技支撑计划项目、江西省自然科学基金重点项目等省部级以上科研课题 40 余项，获得包括江西省自然科学奖、上海市科技进步奖、江西省优秀科技成果奖等奖项 10 余项，发表 SCI收录的论文60余篇。

二、学位授权时间

学位点首次获得该学位点授权年份为2018年。

三、主要学术研究方向

1．机器学习与数据挖掘（Machine Learning and Data Mining）

机器学习与数据挖掘是智能信息处理的关键技术，是大数据时代人工智能的核心研究领域。该方向面向国家和江西省对机器学习与智能系统等信息科学技术的关键需求，主要研究机器学习的理论与方法及其在大数据分析中的应用。重点研究统计机器学习的理论与算法；大数据分析与应用；粒计算背景下的多粒度决策粗糙集模型的粒度选择机制、层次化智能数据分析以及不确定性表示、度量及推理等问题。

2．多媒体计算与智能网络（Multimedia Computing and Intelligent Network）

基于移动互联网和云计算技术，开发面向移动社交网络和脐橙产业应用等方面的算法与系统，紧密结合地方信息化战略与产业需求。以数字图像、数字视频和智能网络为主要研究对象，主要包括张量数据的处理与计算及其在图像处理中的应用，无线图像视频自适应传输，图像分析与识别方法、关键技术及其实现，智能网络理论、技术、应用与安全等。在无线网络方面，针对用户信道质量各异且变化快的问题，主要研究无线多媒体信息自适应传输技术，包括模拟无速率码，信源信道联合优化方法。在多媒体计算方面，主要研究图像识别和多媒体内容分析、多媒体信息检索与挖掘等；结合脐橙产业，研发基于图像识别的脐橙疾病诊断系统、脐橙质量溯源系统等。

3．生物信息学（Bioinformatics）

近三十年来，生命科学的快速发展，产生了海量的生物医学数据，它们蕴藏着生物学的新发现、新知识。计算机科学的飞速发展，为处理这些数据提供了物质基础，从而诞生了一门新兴的生命科学与数学、计算机科学等学科交叉的前沿学科——生物信息学（Bioinformatics）。该方向以数学理论为基础，计算机技术 为主要手段，研究生命科学问题的新方法、新思路，从全基因组出发、从系统水 平出发、基于数据整合，以产生新假说、发现新规律。是分析、存储、搜索海量 生物医学数据的信息技术和计算技术。

四、主要学术梯队及导师名单

负责人：刘财辉；硕导名单：刘汉明、汪廷华、章银娥、黄颖、王敏、胡声洲、李宝磊、黄进红、易云、钟锐、谢亦才、谢国强、李声豪、黄霖。

五、人才培养成效

培养适应我国社会主义现代化建设需要，面向各个行业尤其是互联网、政府决策部门和医疗等，培养身心健康，具备良好的职业道德、法律素养，具备一定的外语能力，熟悉数据分析的业务流程与数据运营特点，熟悉统计计量相关知识，熟悉各数据平台及工具，掌握数据采集技巧，能够通过建立数据模型进行相关数据分析，辅助决策，从事数据采集与清洗、数据分析与应用等相关的科研、教学或其它实际工作的应用型高层次专业技术人才。

六、学科优势与支撑条件

本学科依托国家级科研平台“国家脐橙工程技术研究中心”以及江西省省级平台“江西省教育厅数据科学与人工智能重点实验室”等资源开展与地方地域特点和产业特色相适应的科学研究和人才培养。