2017年度江西省科学技术奖共授奖104项优秀科技成果，其中自然科学奖20项（一等奖1项，二等奖9项，三等奖10项）；省技术发明奖7项（一等奖1项，二等奖2项，三等奖4项）；省科技进步奖77项（一等奖14项，二等奖20项，三等奖43项）。另外，还有2人获国际科学技术合作奖。

其中，我院范自柱老师及其团队凭借项目新型特征抽取算法应用研究获得了自然科学奖二等奖。

范自柱，男，1975年8月生，2003年毕业于合肥工业大学计算机与信息学院，获工学硕士，哈尔滨工业大学毕业博士。现为华东交通大学数学与信息科学系副教授。研究方向：模式识别与机器学习，图像处理。

导师科研情况介绍：

主持国家自然科学基金1项，主持省自然科学基金1项，主持教育厅科研项目2项，主持校课题3项；参与国家自然科学基金与教育厅科研项目各1项。

在国际著名期刊《IEEETransactionsonNeuralNetworks》以及核心期刊《Neurocomputing》和《JournalofInformation&ComputationalScience》等国内外刊物发表论文20余篇，其中SCI和EI检收录论文11篇。

这些算法当中，有的可以有效处理大规模的高维数据，如本项目提出的局部LDA算法框架。有的可以实现实时特征抽取，进而能够在线学习，如快速核最小均方误差算法。经本研究扩展的主成分分析可以很好地将数据分类和数据表示统一起来。而且，本研究所提方法都有很好的解释性，从理论上保证了这些方法的可行性。本研究不仅解决了不少特征抽取领域长期存在的难题，还在技术手段上创新，从具体的实践中找问题，提出解决实际问题的理论，极大地丰富了特征抽取领域的理论。本研究取得了丰硕的成果，受到国内外同行的高度关注。总之，本项目研究内容、手段和应用前景等方面具有重要的科学意义。