硕士生导师----周生明

周生明，教授，硕士生导师。主要从事人工智能、形式化方法、物联网海量感知数据处理等方面的研究。目前主持国家自然科学基金1项：“智能机器人自主知识与自主行动推理研究”(61262005，2013.1－2016.12)；作为主要成员承担国家自然科学基金2项：“基于问题框架的需求和领域模型的变换及验证”(61262004，2013.1-2016.12)；“基于主题发现的图像语义理解和识别”（61165009，2012.1-2015.12）。

研究工作经历：
●2005.10-2006.10，加拿大西安大略大学，访问学者，从事机器学习的研究；
●2001.09-2002.07，北京大学信息系，访问学者，从事情境演算行动推理的研究；
●1990.09-1991.07，清华大学计算机系，访问学者，从事机器人模糊控制的研究。

教学经历
本科教学：算法设计与分析，人工智能，离散数学。
研究生教学：数理逻辑，人工智能，组合数学。

最新研究课题（一）：机器人自主知识的演化与自主行动推理
研究内容：了解脑科学、认知科学关于人类“数据－信息－知识－智能”转换过程的研究方法及取得的成果，分析对比人脑处理数据、信息、知识的方式和机器处理数据、信息、知识方式的共同点与区别；借鉴脑科学和认知科学等学科的研究成果，探索“机器数据”到“机器信息”再到“机器知识”的转换机制，创建机器人自己的知识，也称为机器人的自主知识。利用机器人的自主知识进行自主行动推理，使机器人能够在信息不完全的环境中独立完成给定的任务。
课题研究特点：该课题属于计算机科学、人工智能、脑科学、认知科学等学科的交叉领域，是21世纪研究热点之一。该课题的研究成果可应用于提高无人机、空间机器人、水下机器人、工业机器人、助老和康复机器人等各类智能机器人的自主能力和智能水平，在军事、空间探索、水下作业、先进制造业、医疗保健、服务、娱乐等有广阔的应用前景。

最新研究课题（二）：物联网中无线移动感知网络的路由算法
研究内容：了解无线移动感知网具有路由链接不稳定、数据传输延迟、资源受限等特性，认识移动感知网络与传统网络在路由技术上的差异；针对网络节点的动态特点，建立相应的数据传输模型，研究适合移动感知网络的路由算法，找出代价最小的数据传输路径。
课题研究特点：该课题是物联网发展的一个重要组成部分。而物联网被称为引领了信息产业革命的第三次浪潮,将成为未来社会经济发展、社会进步和科技创新的最重要的基础设施。目前，物联网相关技术已成为各国竞争的焦点和制高点，具有十分重要的国际战略意义。物联网相关理论技术的研发和应用已被列为我国“国民经济和社会发展第十二个五年规划”中的一项重要的内容。物联网具有广阔的应用前景，遍及物流、智能交通、环境保护、公共安全、工业监测、情报搜集、军事战场等多个领域。
E-mail:smzhou@mailbox.gxnu.edu.cn