2026年陕西省科学技术奖受理项目公示

评审组：	基础研究组
项目名称：	人工智能优化与图像复原的数学理论及方法
提名单位：	陕西省知识产权局
提名等级：	二等奖
提名单位意见：	我单位认真审阅了“人工智能优化与图像复原的数学理论及方法”项目提名书及附件材料，确认所提交材料真实有效，并按照要求对项目基本情况进行了公示，公示期间无异议。该项目围绕人工智能优化与图像复原中的基础数学问题开展研究，提出广义酉不变规范函数和预条件尺度梯度方法，建立低秩矩阵恢复的高效模型与收敛理论；揭示Adam更新、权重范数与权重衰减的耦合机理，提出Tailored Adam；以反应—扩散—对流方程解释网络传播机制，构建渐进去噪网络PDNet。项目形成了从数学建模、理论分析到算法设计的系统性成果。相关成果发表于NeurIPS、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information Sciences等重要学术刊物，并由科学出版社出版学术专著，已被国内外同行用于理论分析、模型扩展和算法设计，具有较强的原创性、科学价值和学术影响。根据《陕西省科学技术厅关于2026年度省科学技术奖提名工作的通知》，参照陕西省自然科学奖评定条件和评定标准，经认真审议，我单位认为该项目研究基础扎实、创新成果突出，主要科学发现具有较高的学术价值，符合陕西省自然科学奖二等奖提名条件。
项目简介：
客观评价：
代表性论文专著目录：
主要完成人情况：	姓名：贾西西排名：1 行政职务：无技术职称：教授工作单位：西安电子科技大学完成项目时所在单位：西安电子科技大学对本项目主要学术贡献：作为项目第一完成人及代表性论文1—4第一作者，负责总体科学问题凝练、研究方案设计和组织实施，对应“四、重要科学发现”第1—3项。本人具体承担预条件尺度梯度方法构建与全局收敛分析、GUIG模型及求解算法研究、Tailored Adam机理分析与算法设计、PDNet方程建模和实验验证，并参与专著5编写。区别于合作者，本人重点完成模型推导、定理证明、算法实现、实验分析和论文初稿。证明材料：附件1-1至1-5、附件4-1。姓名：王卫卫排名：2 行政职务：无技术职称：教授工作单位：西安电子科技大学完成项目时所在单位：西安电子科技大学对本项目主要学术贡献：作为代表性论文4共同作者和专著5第二著者，对应“四、重要科学发现”第1、3项。本人具体承担GUIG低秩正则模型的算法分析与实验验证，重点参与矩阵补全、鲁棒主成分分析的模型设置和计算结果核验；在专著中承担多尺度图像处理资料整理、内容编写与校核。区别于贾西西承担的总体建模与算法实现、冯象初承担的方向凝练与理论把关，本人侧重低秩恢复算法验证和多尺度方法体系整理。证明材料：附件1-4、1-5及附件4-1。姓名：冯象初排名：3 行政职务：无技术职称：教授工作单位：西安电子科技大学完成项目时所在单位：西安电子科技大学对本项目主要学术贡献：作为代表性论文1—4通讯作者和专著5第一著者，负责研究方向凝练、关键理论把关和成果组织，对应“四、重要科学发现”第1—3项。本人承担低秩非凸优化理论框架与收敛分析审定，指导尺度不变权重、Adam与权重衰减耦合机理，完善反应—扩散—对流方程驱动图像复原路线，并负责专著的体系设计、内容统筹和学术审校。区别于贾西西承担的模型推导、算法实现与实验，本人侧重问题凝练、理论指导及质量把关。证明材料：附件1-1至1-5、附件4-1。
主要完成单位：	单位名称：西安电子科技大学单位贡献：西安电子科技大学作为本项目第一且唯一完成单位，依托数学与统计学院组织开展相关研究，全面负责项目的总体规划、研究实施、成果凝练与材料组织。围绕人工智能优化与图像复原中的结构表达、参数优化和网络演化等基础数学问题，学校支持项目组持续开展低秩非凸优化、尺度不变深度网络优化以及方程驱动图像复原研究。在低秩矩阵恢复方面，构建广义酉不变规范模型，实现多类谱正则的统一因子表示及无奇异值分解求解；提出预条件尺度梯度方法，建立从随机初始化出发的快速全局收敛理论。在深度网络优化方面，揭示尺度不变权重、Adam更新、有效学习率与权重衰减之间的耦合机理，提出Tailored Adam。在图像复原方面，建立反应—扩散—对流方程与残差网络层间传播的联系，构建具有渐进去噪特性的PDNet，并通过专著系统总结图像处理的多尺度分析理论与方法。学校为上述研究提供科研平台、计算实验条件、人才培养和学术交流保障，促进三个研究方向相互衔接，推动形成项目三项重要科学发现。同时，学校为代表性论文1—4的研究与发表、专著5的体系设计与出版提供支持，并负责相关成果的归集审核、知识产权核查和提名组织工作。证明材料：附件1-1至附件1-5、附件4-1及相关科研项目材料。
完成人合作关系说明：	完成人合作关系说明：1

陕西省科技厅成果处