| 评审组： | 电子与通信技术组 | | 项目名称： | 正激励噪声理论与方法 |
| 提名等级： | 一等奖 |
| 提名专家意见： | - 姓名：许斌
工作单位：西北工业大学
技术职称：教授
学科专业：控制科学与工程
提名专家意见：噪声是一种普遍存在的干扰信号。传统算法将其视为干扰予以抑制，而忽视其正向激励价值。针对此，本项目围绕“噪声的正激励作用机理与表征理论”开展原创性研究，首次建立了系统的正激励噪声理论与方法，开辟了正激励噪声研究新方向。项目创新构建了变分推断理论框架、统一表征范式及多模态噪声调控方法，有效攻克了噪声作用机理难刻画、正激励噪声难表征、多模态噪声难对齐的挑战。5篇代表性论文被50余个国家和地区的600余位院士、会士等知名学者的积极评价和专题评述，被评价为“首次科学地研究了噪声的正向作用”，国际学术影响力与工程应用价值突出。相关技术成功支撑了C919、AG600试飞验证，以及国家应急管理部自然灾害应急研判等重大场景应用。
提名该项目为陕西省自然科学奖 一 等奖。 - 姓名：弋英民
工作单位：西安理工大学
技术职称：教授
学科专业：控制科学与工程
提名专家意见：
在航空航天、应急救援等领域中普遍存在噪声干扰。传统方法仅滤除噪声，缺乏对噪声正向作用的理论认知。针对此，本项目原创性地提出了正激励噪声理论与方法，突破了传统研究范式，开辟了噪声正向激励作用研究的新方向。相关理论被50余个国家和地区的600余位院士、会士等知名学者积极评价和专题评述，吸引了帝国理工学院、哥伦比亚大学、亚马逊、通义实验室等顶尖机构持续跟踪研究，被认为是“首次科学地研究了噪声的正向作用”。项目攻克了噪声作用机理难刻画、正激励噪声难表征、多模态噪声难对齐等难题，成果支撑C919、AG600试飞验证、国家应急管理部自然灾害应急研判等重大场景应用，具有广泛的国际学术影响力与国产化工程应用价值。
提名该项目为陕西省自然科学奖 一 等奖。
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| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：李学龙
排名：1
行政职务：院长
技术职称：教授
工作单位：中国电信股份有限公司人工智能研究院（上海）
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：作为项目团队的总体负责人，负责正激励噪声理论与方法的整体方案论证、设计、实施；在总体研究框架下，组织开展了噪声机理刻画（创新点1）、正激励噪声表征（创新点2）、多模态噪声融合（创新点3）三个方面研究，提出了正激励噪声理论，建立了变分正激励计算框架，为实现正激励噪声表征、多模态噪声融合提供了坚实的技术储备。是代表性论文1、2、3、5的第一或通信作者。
- 姓名：张鸿远
排名：2
行政职务：无
技术职称：无
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：协助项目总体负责人，参与了噪声机理刻画（创新点1）的论证、设计与实施，参与了正激励噪声变分推理框架和正激励噪声注入方法关键技术方案的设计与确定，为解决噪声机理难刻画的问题提供了坚实的技术储备。是代表性论文2的主要作者之一。
- 姓名：袁媛
排名：3
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：协助项目总体负责人，参与了正激励噪声表征（创新点2）的论证、设计与实施，参与了正激励噪声统一表征模型关键技术方案的设计与确定，为解决灾害应急场景下的正激励噪声难表征的问题提供了坚实的技术储备。是代表性论文4的通信作者。
- 姓名：高君宇
排名：4
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：协助项目总体负责人，参与了多模态噪声融合（创新点3）关键技术方案的设计与确定，参与设计了多模态正激励噪声对齐与调控方法，解决了航空试飞场景下多传感器导致的多模态正激励噪声难对齐的问题，为多模态噪声融合提供了坚实的技术储备。是代表性论文5的主要作者之一。
- 姓名：刘赶超
排名：5
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：协助项目负责人，参与了正激励噪声表征（创新点2）关键技术方案的设计与确定，参与构建了混合正激励噪声学习范式，解决了经典表征学习极度依赖强先验数据增强的问题，为构建正激励噪声统一表征模型提供了坚实的技术储备。是代表性论文4的主要作者之一。
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| 主要完成单位： | - 单位名称：西北工业大学
单位贡献：西北工业大学作为第一且唯一完成单位，负责项目总体设计、理论创新、方法攻关、实验验证与成果应用推广。项目围绕“噪声的正激励作用机理与表征理论”这一核心科学问题，针对传统智能算法将噪声单纯视为有害干扰、缺乏噪声正向作用规律认知与调控机制的瓶颈，系统开展了正激励噪声理论、正激励噪声表征及多模态噪声融合等原创性研究。单位项目组率先提出正激励噪声理论与变分正激励噪声计算框架，创新构建任务熵驱动的噪声量化模型、统一表征范式、混合正激励噪声学习方法及多模态噪声注入调控与双约束校正策略，揭示了噪声与模型优化、语义表征、模态协作之间的内在作用规律，攻克了噪声作用机理难刻画、正激励噪声难表征、多模态噪声难对齐等关键科学问题。相关成果在IEEE T-PAMI、CVPR、ICML等国际顶级期刊和会议上发表，5篇代表性论文被广泛引用和评价，授权发明专利23项。成果已应用于应急管理部自然灾害应急情报监测与辅助决策、中国飞行试验研究院航空试飞传感器监测等场景，服务C909、C919、AG600等重要机型试飞验证，显著提升了复杂噪声环境下智能感知、表征学习、多模态理解与辅助决策能力，产生了重要学术影响和应用价值。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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