“数据数据挖掘智能知识管理”，这是一个崭新的、交叉性的国际科学领域。石勇，通过实施数据挖掘和知识管理，可以提升企业的创新力和竞争力，而企业竞争力的提升又可以促进国家竞争力的提升，这样才能使中国实现从“劳力国家”向“智力国家”的成功转型。

　　从搞本科毕业设计起，唐立新就开始接触钢铁工业的生产计划和调度问题。他在这一领域内不断深入钻研、开拓创新，从理论、技术和应用三个层面，研究了一系列钢铁生产计划、调度、物流优化和运营管理中的重大课题。

　　唐立新长期深入生产一线，将基础研究与应用研究紧密结合，提出了融合最优化建模和智能优化的方法来解决流程工业生产计划、调度和物流运作管理问题。他针对钢铁生产运作管理实际中急需解决的关键技术问题，提出最优化建模和智能优化求解的混合方法，建立多个数学规划模型，构建了一系列新的混合智能优化算法，来解决炉次计划、浇次计划、炼钢连铸生产调度、热轧和冷轧生产调度等生产实际关键技术问题。他还从钢铁工业生产中提炼出一系列新型生产与物流调度的普适性问题，从问题的复杂性、解的结构特征和算法的性能分析等方面进行了系统的理论研究，形成了系统的流程工业生产运作管理的理论方法。同时，针对现有优化方法难以有效解决复杂工业运作管理问题的难点，唐立新围绕先进制造系统的生产与物流调度进行了建模与优化方法研究，对优化方法进行了改进、扩展和应用进行了系统研究，促进了现有优化方法的发展。他所提出的理论、模型和优化方法，对于石化企业、电力企业等流程工业的运作管理都有借鉴意义。

　　“如果说我有什么治学之道的话，那就是比较注重到实践中去发现问题，再为实践解决问题。”唐立新，“选择研究方向一定要做到热方向、冷思考”。一旦选准了方向，就要锲而不舍，这样才能有所成就。

　　让自己的知识更好地服务于国家和社会，是汪寿阳教授的一个基本人生信条，同时也是他进行学术

上一页  [1] [2] [3] [4] [5] [6]  下一页