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​   近日，江西财经大学软件与物联网工程学院的智能数据处理团队凭借“基于信息几何与稀疏表征的智能数据处理方法”项目，荣获江西省自然科学奖二等奖。这份荣誉，既是对团队多年科研探索的认可，也折射出一支理工科研团队在财经类高校坚守与成长的独特历程。

缘起：理工科研的“破土而出”

时间回到2005年前后，团队主要成员孙建成、杨勇以及戴利云等人从西安交通大学、北京邮电大学等知名工科院校毕业，陆续加入江西财经大学。彼时的江西财经大学，以经济、管理和金融学科见长，而电子信息类学科仍在起步阶段。对于怀揣科研理想的青年教师们而言，这是一片既充满挑战又孕育机遇的土地。

2009年，学校进行学科调整，原电子学院与软件学院合并成立软件与物联网工程学院。然而，危机中孕育着新机，团队成员在环境变动中坚守科研初心，逐渐在新的学院中找到了定位。面对资源有限、学科氛围相对薄弱的现实，他们以“智能信息处理”为核心方向，聚焦机器学习、图像处理与复杂网络等前沿领域，开始在这片看似“非主流”的赛道上探索与突破。

深耕：从理论研究到工程应用

在以财经类学科见长的大学做理工科研究，意味着要克服比在传统工科院校更多的困难。最现实的挑战来自科研环境：缺乏成熟的理工科实验条件，缺少对口的学术交流氛围。但团队成员坚信：“唯有坚守，方能突破”。他们选择了一条从基础研究出发，并向工程应用持续探索的路径。

团队的研究成果集中体现在“智能数据处理方法”这一系列工作中。他们提出了利用信息几何来刻画时间序列非线性关系的方法，发展了稀疏表征框架下的图像超分辨率与融合算法，并在复杂网络分析、图像增强等方面取得了多项创新性成果。这些研究不仅在理论上提供了新思路，也在遥感图像处理、医学影像分析和时间序列预测等工程应用场景中展现了价值。近年来，团队成员在IEEE Transactions系列、《中国科学》以及《计算机学报》等国内外高水平期刊和会议上发表论文70余篇；团队成员共主持30余项省部级以上纵向项目，其中包括16项国家级项目和课题，纵向项目科研经费共计900余万。科研成果先后获得江西省自然科学奖、吴文俊人工智能自然科学奖等多项荣誉。近日，相关技术因其在应对数据处理方面的通用性、稳定性和高效性，已被学校遴选为首批五项关键共性技术之一，成为学校服务国家和区域产业发展的重要技术储备。

融合与未来：跨学科探索的新方向

在坚持智能信息处理主线的同时，团队也敏锐地意识到跨学科融合的重要性，团队也一直在思考如何将自身优势与学校的财经特色相融合。近年来，他们尝试将复杂数据处理方法应用到经济与金融研究中，例如在金融风险预测、市场波动分析等问题上引入机器学习与复杂网络建模。这种交叉学科探索，不仅与学校财经学科形成呼应，也为团队未来的发展打开了更广阔的空间。

从2005年的科研起步，历经2009年的学科调整，直至目前科研成果的收获，在二十年的时间里，团队的成长之路始终伴随着艰辛与挑战，而这些经历，也已成为团队最宝贵的财富与继续前行的基石。未来，他们将继续在智能信息处理的主航道上前进，同时积极探索与财经金融的交叉研究，力争在服务国家战略和地方经济社会发展中发挥更大作用。

                (文/软件与物联网工程学院    编辑/付文禛    审核/一审 姜莹 二审 赵旻 终审 成亚林）