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1、河北省科学技术进步奖推荐书（ 2014 年度）一、项目基本情况专业评审组：计算机系统结构和软件组项目类别：社会公益类项目名称情境感知的数据管理关键技术及其在军事训练领域中的应用主要完成人冯铃,杨文哲,支国成,江凌,原溱,霍江涛,王晓红,王昊,陈建文,赵靓主要完成单位（盖章）中国人民解放军白求恩医务士官学校,清华大学,中国人民解放军后勤学院推荐单位或推荐专家（盖章）石家庄市科技局项目保密情况非密学科分类名称1数据库技术代码52040402计算机信息管理系统代码52060703代码所属科学技术领域520-计算机科学技术（按一级学科选择）所属国民经济行业信息传输、计算机服务和软件业本项目涉及主要计划
2、课题（含基金）列表任务下达单位项目名称课题编号起止年限经费验收（鉴定）时间科技报告编号国家基金委场境感知的数据管理技术研究607731563年292011-04-23国家科技部支持智能空间的关键技术及原型系统2008AA01Z1323年2702011-04-07解放军总后勤部后勤院校园区网一体化管理和服务系统BS211RO273年2002013-01-08授权发明专利（项数）3授权其他知识产权（项数）7项目投入总经费（万元）项目起止时间起始2008-01-01完成2012-12-31 河北省科学技术厅成果与市场处制二、项目简介（限1200字）本项目在国家863计划、自然科学基金等的支持下，历经
3、5年研发,从情境、情境感知到情境感知的数据管理与服务，形成自主创新的情境感知数据检索与数据分析系列研究成果。在数据检索方面，基于情境的加密数据安全检索、个性化数据检索、回忆检索、检索结果灵敏度分析、解释与擦改等四项情境感知的数据检索技术，打破传统黑匣子式数据管理方式，解决了大规模海量、异构数据的智能化监测、组织、分析、管理、应用等核心问题。在数据分析方面，将传统事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间事务间的数据关联模式，使传统数据关联规则与序列模式，无论是从概念还是算法的角度，都归结为该新构架下的特例，这一理论学说具有广泛的实用价值，对预测系统产生重大影响。 主要创新点有：（1）构建情境感知的数
4、据管理体系结构，情境感知的数据检索与分析系统框架，形成了满足数据管理服务动态可适、安全可控需求的情境感知数据管理与服务技术方案。（2）提出转换面向对象视图、应用概念图论设计半结构化数据管理的理论与方法，无缝连接半结构化数据与传统软件开发。在不解密情况下，实现基于情境的半结构化加密数据安全检索，允许敏感信息以逐步退化方式被安全地存取，实现数据生命周期式管理。（3）提出基于情境的个性化信息检索模型，打破传统黑匣子式数据管理方式。定义六类时态情境算子，对流性情境事件进行实时检测。同时，降低多维情境空间维度，建立起情境与数据库数据间的相关性度量。提出基于偏导的数据库查询结果灵敏度分析方法，构建开放式情
5、境数据检索结果解释与擦改模型。（4）提出情境记忆模型及利用情境线索作为查询条件进行回忆检索模型，实现基于情境的回忆检索原型系统。支持基于情境的结构化回忆搜索、基于情境的关键字回忆搜索、回忆检索中情境关键字的模糊性处理。（5）将传统经典的事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间中事务间数据关联模式。运用语言学表征以及模糊推理，为多维情境空间数据关联分析提供解释性语义。通过定义五种代数操作算子，扩展标准关系数据库查询语言SQL，支持对多维情境空间事物间数据关联特征的分析与查询。 该成果整体学术水平达到国际先进和国内领先水平。在国内外重要学术期刊与会议上发表论文47篇，SCI/EI收录44篇，编著3本，
6、获国家发明专利3项；完成软件著作权登记7项。以情境感知的战略规划优化方法为基础的博士论文军事斗争后勤准备战略指导研究获全国百篇优秀博士论文。 该成果在全军军事训练信息管理中心、解放军华北计算机技术服务中心、国防大学等军事训练领域的院校、部队推广应用，有效提升了军事训练数据管理服务效率，获得了良好的军事效益。 本成果具有广阔的应用推广前景，其方法和技术也得到解放军总后勤部的肯定。情境感知的数据管理所取得的研究成果对加速推进后勤信息化进程，提高后勤物资可视化水平，驱散后勤“迷雾”，实现军事后勤精确保障，具有重大意义和良好的社会经济效益。情境感知的数据管理关键技术及其在军事训练领域中的应用1立项背景
7、为实现数据的高效实用、可适预测与动态可控性，情境感知的数据管理技术成为新一代智能数据管理的研究前沿。本项目负责人作为最早研究情境感知的数据管理与服务技术的学者，系统分析了情境信息的感知性、非确定性、异质性、分布性、瞬间性、低永久性和多重表达性等特性，并在基础理论研究上有重大突破。由此，2003年获得荷兰皇家Philips重大发明专利。2004年获得荷兰皇家科学院杰出中青年发明创造奖，成为自该奖2000年设立以来，全荷兰首位计算机学者获此国家级奖项。因此成果兼具创新性与实用性，2006年入选清华大学“百人计划”，教育部“长江学者”特聘教授。本项目始于2008年，在国家863计划、自然科学基金等的
8、支持下，历经5年研发，从情境、情境感知、到情境感知的数据管理与服务，形成自主创新的情境感知数据检索与数据分析系列研究成果。在近5年的研究攻关中，始终坚持“理论研究转化实践再研究再实践”逐步完善的递进式往复过程，积极推进研究成果在国防事业中的转化应用，始终坚持“理论探索、超前设计、实践支撑、以点代面”的项目运作模式，在军事训练领域推广应用。在全军军事训练信息网模块化体系结构设计、多层技术框架构建等方面取得了创新性突破，使网络运行机制更为科学合理、资源呈现全面丰富、服务指导功能更为强大；针对个性化信息服务(PIS)中用户信息需求获取的准确性和可靠性较差、自适应性不够等问题，解决底层基本数据的非确定
9、性困扰问题，在上层数据处理中矫正所造成的数据偏差，并利用基于情境感知和本体的方法来实现信息服务的自适应个性化，提交更为精确的数据服务。项目成果对推进军事训练信息化进程，推进以计算机为中心到以人为中心的转变，提高部队训练和人才培养质量，促进网络管理、资源管理、服务管理和安全管理一体化具有深远意义。2科学技术内容数据检索与分析挖掘是数据管理与服务中的两项核心操作。本项目在情境感知的数据检索方面，解决了加密数据安全检索、个性化数据检索、回忆检索、检索结果灵敏度分析、解释与擦改等四项情境感知的数据检索技术，打破传统黑匣子式数据管理方式，破解了长期困扰大规模海量、异构数据的智能化监测、组织、分析、管理、
10、应用等核心问题。在情境感知的数据分析方面，将传统事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间事务间的数据关联模式，使得传统的数据关联规则与序列模式，无论是从概念还是算法的角度，都归结为该新构架下的特例，这一理论学说具有广泛的实用价值，对预测系统产生重大影响。创新点如下：2.1构建情境感知的数据管理体系结构，情境感知的数据检索系统框架（1）项目从计算机科学、神经生理学、心理学、社会行为学等多项认知角度，提出了一个全新的情境感知数据检索思路与实现架构（图1），将情境感知数据检索抽象问题分解转化成可以解决的具体问题。通过用户目标与任务以及相关情境，学习、推理出用户的实际信息要求，并将其翻译为客观查询语句。使
11、用基本/复合事件诠释查询情境，通过概率事件表达式，处理情境不确定性难题，建立多维情境空间关系结构图。图1 情境感知的数据检索框架（2）将基于知识的定性方法与基于分析统计的定量方法融入到情境感知数据检索执行过程，通过定义事件与知识表示间的转换，采用描述逻辑，一致性表述情境以及情境依赖的用户信息偏好。建立情境与数据库数据间的相关性度量，同时降低多维情境空间维度，筛选有效情境，对数据库查询结果（包括行数据与列数据）进行排序，适应数据查询的“拉”式与数据推荐的“推”式访问服务，满足数据检索的智能性、安全性、前摄性需求。（3）向用户提供不确定因素下情境感知查询结果的解释，允许用户对底层不确定情况进行阐明
12、，实现数据结果的可溯、可证与可擦改。相关论文发表于IEEE TKDE09、JIT11、JACI11、SIGMOD Record11、CLOSER11、IEA/AIE12等国际重要学术期刊与会议上。2.2基于情境的加密数据安全检索（1）提出了转换面向对象视图、应用概念图论设计半结构化数据的理论与方法。这一工作沟通了半结构化数据与传统软件开发方法间的差距，增强了半结构化数据概念建模能力。其新颖性引起国际学者极大的兴趣，由此展开了对相关主题的活跃研究，产生出一系列的研究论文。期间，德国dr. Rainer Conrad等学者也多次查询、索要后续的研究论文。（2）为进一步确保结构化与半结构化数据的安全
13、保密性，提出将数据安全管理与数据有效检索综合考虑，利用哈希技术对数据进行加密与编码。在不用解密数据的情况下，根据情境编码，筛选出符合检索要求的候选数据集，最后，对已经加密过的候选数据集进行直接查询。（3）为平衡智能空间所要求的数据安全隐私保护性和环境智能性需求，赋予组织和个人用户定制并管理其敏感情境信息生命周期的权限，允许敏感信息以逐步退化方式被安全地存取，从而达到数据的生命周期管理。既可简化访问控制和安全措施，降低数据检索代价，又能节省存储空间，提高检索性能，兼具创新性与实用性。相关论文发表于 U-Media10、CBMS10、JCSSE11等国际重要学术期刊与会议上。2.3基于情境的个性化
14、信息检索情境信息可辅助了解用户的检索目的，实施个性化服务。数据的可用行取决于用户的各自偏好，且此偏好程度视所处的情境不同通常也会有所变化。我们提出定性和定量两大类方法，进行基于情境的个性化信息检索。（1）建立了基于描述逻辑的情境感知用户信息偏好模型。为满足数据管理中可适性、前摄性等智能化需求，利用描述逻辑，描述与用户主观、客观环境相关的情境本体及其信息需求，建立了基于描述逻辑的情境感知用户信息偏好模型。（2）为了克服现有本体建模技术对流性情境信息刻画的局限性，定义了六个时态情境算子，包括一元情境事件操作算子（“区间”Within、“持续”Last和“频率”Periodic）和二元情境事件操作算
15、子（“并发”Concur、“顺序”Sequence、“重叠”Overlap和“包含”During）。描述流性情境信息所蕴含高层事件的时态特性，以及事件之间的时态关联关系。同时，给出两类算子并行处理算法，对流性情境事件进行实时检测。（3）在实际应用中，考虑到基于逻辑的用户信息偏好太多以至于计算出整个规则集合几乎不可能，尤其是当规则集合很大的时候，这些逻辑规则很容易产生矛盾和冲突。为了克服上述定量方法的缺点，我们将数量和质量方法结合起来，用情境属性和数据库属性间的相关系数来取代那些“硬编码”的规则，通过统计回归模型，逼近情境感知数据检索结果的排序函数，突显情境对数据检索的影响。此外，我们对多维情境
16、空间进行降维，去除一些冗余和无关的信息，提高排序函数学习的效率，增强学习结果的可理解性。（4）非确定情境数据检索结果的敏感度分析、解释与擦改。一是建立了一个开放式情境数据检索结果解释与擦改模型。为了便于用户对系统的理解和信任，又便于系统擦写、调试结果，我们通过用户反馈及其对非确定性澄清，打破传统黑匣子式数据管理模式，建立了一个开放式情境数据检索结果解释与擦改模型，并设计一个无高昂附加代价的结果解释与擦改执行算法。通过分析不确定情境数据中常见的基本查询和Top-K Ranking查询结果的灵敏度，让用户理解此类数据的哪些非确定概率值的变化对查询结果的影响最大，并且可以修改错误的概率值以得到正确的
17、查询结果。二是针对基本查询，设计了基于偏导的灵敏度分析方法，对于具有安全计划的查询将灵敏度分析算法从平方量级的时间复杂度优化到线性的时间复杂度。对非确定情境数据的Top-K Ranking查询结果的灵敏度分析问题进行了分类，提出了模块化的灵敏度分析方法，并设计了最优算法、累积贪心算法和非累积贪心算法。其中累积贪心算法具有更高的准确度，非累积贪心算法具有更快的运行时间。另外，我们对基于属性级别的不确定数据模型和PRF框架的Top-K Ranking查询的算法进行了改进，使得运行时间从当前最好的立方量级的算法降为平方量级的算法，并且进行了有效的剪枝策略的设计，进一步减少了程序的运行时间。相关论文发
18、表于ICSW08、CPI09、EUROSSC10、 CUTE10、 CUIMC10、JCIT11、 IDEAS11等国际重要学术期刊与会议上，申请发明专利2项。2.4基于情境的回忆性信息检索我们从人脑记忆与回忆机理出发，设计了情境记忆模型以及利用情境线索作为查询条件的回忆检索方法，实现了基于情境的回忆检索原型系统。图2为包括基于情境的结构化回忆检索、基于情境的关键字回忆检索和回忆检索中情境关键字的模糊性处理等三个方面的信息回忆检索框架。 图2 基于情境的信息回忆检索框架（1）基于情境的结构化回忆搜索一是为了有效表示、存储和管理情境线索，依据人脑记忆及回忆的特点，设计了情境记忆模型，为用户所访问
19、的对象和与之关联的情境线索建立一一对应的映射关系。在该情境记忆模型中，情境记忆分为短期和长期记忆两种类型，而长期记忆又分为永久记忆和进化记忆。有效的情境线索会从短期记忆传送到长期记忆进行存储。其中，情境线索由一个多维的情境属性向量即情境实例来表示。在情境记忆中，情境实例被以聚簇和关联的方式组织起来，并受到生命周期策略的动态管理。我们以一个记忆强度函数来控制每一个情境属性值的退化及强化。基于该生命周期策略，有用的情境实例得以保留，而无价值的情境实例则随时间的流逝而逐渐退化，直至最后从情境记忆中消失。二是在情境记忆之上，我们设计了基于情境的结构化回忆检索算法，以情境实例作为查询条件，并利用情境聚簇
20、和关联关系以有效提高回忆检索的效率。三是基于所提出的情境记忆模型及回忆检索算法，设计和实现了ContextIR 原型系统，支持用户通过时间、地点和活动等三种情境线索来对过去看过的网页和文件进行回忆检索。用户与ContextIR 系统的交互包括两个阶段，即信息访问阶段和信息回忆检索阶段。在第一阶段，用户在访问信息的过程中，对感兴趣的内容标注相关的情境信息。在第二阶段，用户输入情境实例作为查询请求，回忆检索想要的文件或网友。 （2）基于情境的关键字回忆搜索一是提出一种自动标注情境线索的方法，并实行一个ContextIR+系统，以支持用户通过情境关键字来回忆检索浏览过的网页。ContextIR+系统
21、在自动构建情境记忆时，根据用户访问网页时计算机运行的应用程序来获取和推断相关的情境信息，并将之表示为概率情境树，与用户所访问的网页形成一一对应的映射关系。每一棵概率情境树都包含了相应的情境关键字。概率情境树的每一个关键字节点根据其情境线索的特征被赋予一个0 到1 之间的实数概率值，用以反映用户以后使用该情境关键字进行回忆检索的可能性大小。同样地，从人脑记忆退化的角度，ContextIR+系统也用生命周期策略对概率情境树进行动态维护，使其随时间的流逝而不断地演化。同时，关键字节点的概率值也会随着情境记忆的退化而逐渐减小。二是在回忆检索时，ContextIR+系统接收情境关键字作为查询条件，首先找
22、到匹配的概率情境树，并计算其匹配的概率值，然后根据概率值由大到小对概率情境树进行排序，最后将这些概率情境树所对应的网页返回给用户。由于情境记忆是自动构建，考虑到不同的用户有不同的记忆特征及回忆检索习惯，ContextIR+系统还引入反馈调整机制，根据用户的回忆检索行为动态地调整对情境记忆的构建和维护等。（3）回忆检索中情境关键字的模糊性处理 提出了一种支持情境模糊匹配的回忆检索方法，以处理用户模糊或者出错的情境关键字的回忆检索请求。根据人脑记忆的特点将情境的模糊性划分为三类，即情境退化、情境混淆和情境错误，以关联概率情境树的形式来组织和管理情境线索。基于人脑对情境的模糊性的记忆特点，为用户的情
23、境回忆线索构建了三种情境关联，即近邻关联、相似关联和推断关联，并利用所构建的情境关联设计了一种情境模糊匹配的算法。该算法的主要思想是在查找匹配的概率情境树时将情境包含和关联一同考虑进来，即首先根据查询请求的每一个情境关键字获得初步匹配的关键字节点，并基于匹配的关键字节点进而得到关联的关键字节点，然后根据所获得的全部关键字节点最终确定（模糊）匹配的概率情境树。 相关论文发表于 JWIS11、CIKM11、CVM12等国际重要学术期刊与会议上，申请专利2项。2.5多维情境空间数据关联模式分析与挖掘（1） 将传统经典的事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间中事务间数据关联模式。由于多维情境空间数据关联
24、规则的挖掘空间较传统的关联规则挖掘空间大许多，为降低挖掘计算复杂度，我们定义了一个挖掘模板，帮助用户陈述数据关联中感兴趣的情境特征与模式，在模板的引导下，通过采用联接、归并、提速等多项优化技术，提高维情境空间数据关联规则挖掘效率。以数据管理自身为应用领域，运用所提出的理论与设计出的方法，来解决传统数据库管理问题上的一系列难题 （如数据缓冲管理）。测试结果表明该基于数据挖掘的方法胜于传统的解决方案，性能提高85% 以上。这一理论学说具有广泛的实用价值，对预测系统已产生重大影响。（2）运用语言学表征以及模糊推理，为多维情境空间数据关联分析构建解释性语义模型。此模型包括三个层次，自底向上，依次为定量
25、数字级分析语义、定性概念级分析语义和量词级分析语义。基于此语义模型，我们定义了五种代数操作算子，通过扩展标准关系数据库查询语言SQL，支持对多维情境空间数据关联特征的查询。（3）通过综合异质数据资源集成中的一致性维护成本、查询处理成本、存储代价和收益等，提出数据仓库模式设计中的代价模型。相关论文发表于 ACM TKDD08、JCST09、ADMA11、ACM SIGIR12等国际重要学术期刊与会议上。3.与当前国内外同类技术主要参数、效益、市场竞争力的比较本项目所探讨的内容横跨多个研究领域，对情境的感知当前在不同领域得到重视和研究。在情境感知的数据检索方面，尽管有些学者已经开始关注数据管理中的
26、情境信息（主要集中于时间、地点和用户身份的感知），但是鉴于对用户、任务及所在情境等复杂抽象信息的获取、概念化以及表示等均存在很大难度，当前对情境感知的数据管理未有一个系统完整的定义、策略与框架。特别是针对情境非确定特性，虽然近期有些实验室开始关注情境数据的不确定性问题，但均着力于建立基于统计的非确定性流数据模型及其查询优化。如何真正让传感数据管理系统设法摆脱底层基本数据的非确定性困扰，在上层数据处理中矫正所造成的数据偏差，进而提交给最终用户/应用更为精确的数据服务，目前，在学术界和工业界鲜未涉及，本项目通过用户反馈及其非确定性澄清，打破传统黑匣子式数据管理方式，探讨解决了非确定的情境感知数据管
27、理系统的理论基础与实现技术。在情境感知的数据分析方面，传统的数据关联规则是形如XY的蕴涵式，其中，X和Y分别称为关联规则的先导和后继，分别代表发生在同一事物内的数据集合，对数据关联规则发生的情境未有考虑。而本项目定义的多维情境空间数据关联规则引入关联存在的多维情境空间，如果忽略情境空间的多维属性，空间进限为事物内，则多维情境空间数据关联规则退化为原始经典的数据关联模式。为辅助决策，以往的数据管理系统对关联数据进行原始的数据聚合。但是，对决策者-人而言，迫切需要的是能够传达数据蕴意的语义（词汇和概念）而非枯燥的数字，为此，我们运用语言学表征以及模糊推理，为多维情境空间数据关联分析提供强有力的解释
28、性语义，而这远比目前数据管理系统所提供的原始聚集技术更为重要、更有价值。本项研究扩展传统仅限于时间与空间范畴的情境信息，使之涵盖更为广泛的构架元素，通过对丰富多维、千变万化和不确定情境的感知，提供给用户一个动态自适应的实用的数据管理答案。我们相信此项目的研究工作将引发出一系列与智能感知相关的数据管理问题及其可能的解决方案，为进一步研究新一代信息管理技术开辟空间，对提高国防信息的安全性、可靠性、精确性，提高军事效益，推动我国数字信息化建设，并最终成为信息强国的梦想，具有重大意义。4已发表论文及知识产权授权情况在过去十年里，项目组开展了一系列首发性探索研究。首次提出了面向未来智能环境的情境感知的数
29、据管理新模式。从情境、情境感知、情境感知的数据管理，到情境感知的信息服务，分析了情境信息的感知性、非确定性、异质性、分布性、瞬间性、低永久性和多重表达性等特性，凝练出有别于传统数据管理的六项情境感知数据管理与服务新策略，概括了相应数据管理中的一系列有待解决的关键问题。围绕情境感知的数据管理与服务研究在在国内外重要学术期刊与会议上共发表论文177篇，SCI/EI收录130余篇。申请国家专利7项，国际专利2项。2008-2012期间围绕此项目发表论文及知识产权授权情况：（）在国内外重要学术期刊与会议（如IEEE TKDE、ACM KDD等）上发表论文47篇，SCI/EI收录44篇。以情境感知的战略
30、规划优化思想方法为基础的博士论文军事斗争后勤准备战略指导研究获全国百篇优秀博士论文；篇论文获国际会议最佳论文奖。（）编著3部。（）获国家发明专利授权3项。（）完成7项软件著作权登记。5第三方评价及应用情况该项目研究成果的整体学术水平达到国际先进和国内领先水平。项目主要成员自2000年开始围绕情境感知的数据管理技术展开研究，从情境、情境感知、到情境感知的数据管理与服务，形成自主创新的情境感知数据检索与数据分析系列研究成果，发表相关论文近200篇。近5年来，在国内外重要学术期刊与会议（如IEEE TKDE、ACM KDD等）上SCI/EI收录论文44篇，编著3部；获国家发明专利3项；完成软件著作权
31、登记7项。以情境感知的战略规划优化思想方法为基础的博士论文军事斗争后勤准备战略指导研究获全国百篇优秀博士论文，2篇论文获国际会议优秀论文奖。情境感知的数据管理研究横跨多个研究领域，是一项复杂的系统工程，涉及智能空间信息管理、信息安全管理、数据挖掘与数据仓库等多领域探索与创新。白求恩医务士官学校主要负责情境感知的数据管理关键技术的组织转推广与实践应用。近5年的白求恩医务士官学校始终坚持“超前设计、理论探索、实践支撑、以点代面”运作模式，立足网络信息资源技术前沿，针对学兵训练的特点和现状需求，整合各项技术与服务，从基本的数据描述存储模式、数据查询语言、数据索引与操作以及查询代数与优化、用户界面与语
32、言等，进行系列革新。通过“理论研究实践转化再研究再实践”逐步完善的递进式往复过程，不仅将传统经典的事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间中事务间数据关联模式，而且实现了基于情境的加密数据安全检索、个性化数据检索、回忆检索、检索结果解释与擦改，提升了数据管理系统智能化、前摄性、高效与安全性，显著改善了数据管理与服务水平，高质量完成了研究成果的转化、应用和验证任务。该项目主要成果已经在全军军事训练信息管理中心、解放军华北计算机技术服务中心、国防大学等军事训练领域的院校、部队推广应用，有效提升了军事训练数据管理服务效率，获得了良好的军事效益。由于军事训练信息网是连接全军大单位训练主管部门、部队训练部门
33、、训练基地、训练机构和军队院校的大型军事训练信息网络体系，情境感知的数据管理技术的应用使军事训练信息数据管理平台在信息流转、资源聚合和服务保障等方面的独特优势和重要作用日益突出，对推进军事训练信息化进程，推进以计算机为中心到以人为中心的转变，提高部队训练和人才培养质量，促进网络管理、资源管理、服务管理和安全管理一体化具有深远意义。本项目成果具有广阔的应用推广前景。项目主要成果不仅在军事训练领域有广阔的应用前景，其主要方法和技术也得到解放军总后勤部的肯定，在军事后勤领域开始推广。情境感知的数据管理所取得的研究成果对加速推进后勤信息化进程，提高后勤物资可视化水平，驱散后勤“迷雾”，降低保障成本，实
34、现军事后勤精确保障，具有重大意义和产生良好的军事和经济效益。四、主要科技创新序号主要科技创新点证明材料所属二级学科所属三级学科1构建情境感知的数据管理体系结构，情境感知的数据检索与分析系统框架，形成了满足数据管理服务动态可适、安全可控需求的情境感知数据管理与服务技术方案。1.1.1,1.1.3,5.1.1,3.8.3计算机软件数据库技术2提出转换面向对象视图、应用概念图论设计半结构化数据管理的理论与方法，无缝连接半结构化数据与传统软件开发。在不解密情况下，实现基于情境的半结构化加密数据安全检索，允许敏感信息以逐步退化方式被安全地存取，实现数据生命周期式管理。1.1.4,4.1.1,4.1.2计
35、算机软件数据库技术3提出基于情境的个性化信息检索模型，打破传统黑匣子式数据管理方式。定义六类时态情境算子，对流性情境事件进行实时检测。同时，降低多维情境空间维度，建立起情境与数据库数据间的相关性度量。提出基于偏导的数据库查询结果灵敏度分析方法，构建开放式情境数据检索结果解释与擦改模型。1.1.6,2.1.1,1.1.3,2.1.3计算机软件数据库技术4提出情境记忆模型及利用情境线索作为查询条件进行回忆检索模型，实现基于情境的回忆检索原型系统。支持基于情境的结构化回忆搜索、基于情境的关键字回忆搜索、回忆检索中情境关键字的模糊性处理。1.1.7,2.1.2,1.1.5,2.2.10计算机软件数据库
36、技术5将传统经典的事务内数据关联理论拓宽成多维情境空间中事务间数据关联模式。运用语言学表征以及模糊推理，为多维情境空间数据关联分析提供解释性语义。通过定义五种代数操作算子，扩展标准关系数据库查询语言SQL，支持对多维情境空间事物间数据关联特征的分析与查询。1.1.2,4.1.4,4.1.1,1.1.8计算机软件数据库技术五、项目应用情况、经济效益和社会效益1推广应用情况（概述）该项目主要成果已经先后在全军军事训练信息管理中心、解放军华北计算机技术服务中心、国防大学等军事训练领域的院校、部队推广应用，有效提升了军事训练数据管理服务效率，获得了良好的军事效益。 该项目主要成果在军事训练领域展开应用
37、，部分理论和技术被采纳应用于全军军事训练信息数据管理平台。特别是多维情境空间事物间的数据关联模式挖掘、围绕情境感知的个性化信息检索、信息回忆检索的部分理论和技术被采纳应用于全军军事训练信息数据管理平台全面升级改造中。在全军军事训练信息网模块化体系结构设计、多层技术框架构建等方面取得了创新性突破，使网络运行机制更为科学合理、资源呈现全面丰富、服务指导功能更为强大；针对个性化信息服务(PIS)中用户信息需求获取的准确性和可靠性较差、自适应性不够等问题，解决底层基本数据的非确定性困扰问题，在上层数据处理中矫正所造成的数据偏差，并利用基于情境感知和本体的方法来实现信息服务的自适应个性化，提交更为精确的
38、数据服务。该项目研究成果被解放军华北计算机技术服务中心在华北地区所属部队和军队院校中培训推广。 该项目研究成果有广阔的应用前景。在军事后勤领域具有广泛的推广和应用价值，相关技术已被军事物流计划管理系统应用。情境感知的数据管理关键技术对加速推进后勤信息化进程，提高后勤物资可视化水平，驱散后勤“迷雾”，降低保障成本，实现军事后勤精确保障，具有重大意义和产生良好的军事和经济效益。2直接经济效益近三年直接经济效益 单位：万元人民币项目总投资额回收期（年）年 份新增销售额新增利润新增税收累 计直接经济效益的有关说明和各栏目的计算依据：（限400字） 完成单位法人单位公章: 完成单位财务公章：证明材料3.
39、间接经济效益和社会效益近三年间接经济效益 单位：万元人民币年 份新增销售额新增利润新增税收201100020120002013000累 计000 间接经济效益的有关说明和各栏目的计算依据：（限300字） 完成单位财务公章：社会效益（限300字） 该成果在全军军事训练信息管理中心、解放军华北计算机技术服务中心、国防大学等军事训练领域的院校、部队推广应用，有效提升了军事训练数据管理服务效率，获得了良好的军事效益。项目成果对推进军事训练信息化进程，推进以计算机为中心到以人为中心的转变，提高部队训练和人才培养质量，促进网络管理、资源管理、服务管理和安全管理一体化具有深远意义。 本成果具有广阔的应用推广
40、前景，其方法和技术也得到解放军总后勤部的肯定。情境感知的数据管理所取得的研究成果对加速推进后勤信息化进程，提高后勤物资可视化水平，驱散后勤“迷雾”，实现军事后勤精确保障，具有重大意义和良好的社会经济效益。证明材料4.1.1、4.1.2、4.1.3、4.1.4、4.1.5、4.1.6、4.1.74主要应用单位情况（限15个）主要应用单位情况应用单位名称应用技术应用的起止时间应用单位联系人/电话证明材料中国人民解放军军事训练信息管理中心数据检索与数据分析2009-01-01至2014-04-21吕丽刚-010-668270774.1.1中国人民解放军华北计算机技术服务中心数据检索与数据分析2009
41、-01-01至2014-04-10刘文涛-010-668497824.1.2中国人民解放军国防大学数据检索与数据分析2009-01-01至2014-04-20席慧刚-010-667720034.1.3中国人民解放军空军指挥学院数据检索与数据分析2009-01-01至2014-04-21张少华-010-529231664.1.4白求恩医务士官学校数据检索与数据分析2009-01-01至2014-04-18霍江涛-0311-879770454.1.5中国人民解放军66172部队数据检索与数据分析2010-01-01至2014-04-19周祥俊-0311-879847884.1.6中国人民解放军66
42、440部队数据检索与数据分析2010-01-01至2014-04-19李玉松-0311-879838624.1.7六、本项目曾获科学技术奖情况获 奖 项 目 名 称 获奖时间奖项名称奖励等级授奖部门（单位）证明材料全国优秀百篇博士论文2008年全国优秀百篇博士论文优秀百篇博士论文教育部3.5.1国际会议最佳论文2011年国际会议最佳论文证明优秀最佳论文第五届普适信息技术与应用国际会议3.5.2本表所填科技奖励是指： 1各设区市政府设立的科学技术奖 2经省科技厅登记的社会力量设立的科学技术奖 3经科学技术部登记的社会力量设立的科学技术奖 国家科学技术奖励条例及河北省科学技术奖励办法规定不能设立的
43、部门奖励，不填入此栏七、主要完成人情况表（限10人）姓 名冯铃性 别女排 名1出生年月1967-12-27出生地湖北省武汉市民 族汉族身份证号420104196712270022党 派群众国 籍中国工作单位清华大学组织机构代码400000624办公电话010-62773581完成单位清华大学组织机构代码400000624所在地其它地市归国人员是归国时间2006-09-30通讯地址北京清华大学计算机系东主楼#10-208邮政编码100084电子信箱移动电话15901369009毕业学校华中科技大学文化程度博士研究生毕业时间1995-06-30技术职称教授专业、专长计算机软件与理论最高学位博士曾获
44、奖励及荣誉称号情况荷兰皇家科学院杰出中青年发明创造奖；清华大学“百人计划”学者，教育部“长江学者”参加本项目起止时间自 2008-01-01至2012-12-31对本项目技术创造性贡献（需说明参与研究开发的工作内容、对第几项创新点做出贡献、本人工作量和个人贡献证明材料）：（1）本项目的学术负责人；（2）提出项目的总体研究方案；（3）解决了理论建模；（4）指导系统平台的研发。对项目创新点一、二、三、四、五做出了创造性贡献（占本人工作量90%，佐证材料附件1.1、2.1、2.2、3.3、3.4、3.5.2、3.8.1、3.8.2、5.4、5.5.1）。 声明：本人严格按照河北省科学技术奖励办法及其实施细则和省科技厅推荐工作通知明确的具体要求，如实提供了本推荐书及相关材料，且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。该项目时本人本年度被推荐的唯一项目。如有虚假，本人愿意承担相应责任并接受相应处理。如产生争议，保证积极配合调查处理工作。 本人签名： 年 月 日声明：本单位确认该完成人情况表真实有效，且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如发生争议，愿意积极配合调查处理工作。 工作单位（盖章） 年 月 日 第一完成人签名： 年