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青年女科學家杜蘭:打造「智能化」大國利器

青年女科學家杜蘭:打造「智能化」大國利器

杜蘭證件照

為了實現雷達智能化,杜蘭選擇「貝葉斯機器學習」這一陌生的領域作為自己博士後期間需要攻克的新難關。她最早將貝葉斯統計學習方法應用於雷達目標識別,重點解決了小樣本學習和雜訊穩健兩個關鍵性的工程應用問題。

這是一個理論與實際反覆磨合的過程。雷達目標識別不僅僅是理論問題,同時也涉及到系統工程問題。儘管有先進的理念作為支撐,在不同雷達平台上應用過程中,理論和實際的結合衍生出了不同的新的問題。回國后,杜蘭和她的團隊攻堅克難,經過在設備上調試、數據處理、再調試、再改進等一系列反覆而漫長的過程,最終在國內首次將目標分類方法應用到了型號雷達系統中。這一成果為提升現有裝備的信息獲取能力作出了突出的貢獻,她也因此榮2015年國家技術發明二等獎,十餘載潛心鑽研,十餘載領頭創新,杜蘭和她的科研團隊經歷過無數失敗,遭受過嚴重挫折,更收穫了一個個喜人成果,實現了階段性成功。她們不僅在雷達目標識別方面取得突破,在貝葉斯方法理論研究、圖像處理、生物信號分析、智能交通管理等其他應用方面也備受關注。然而這位人淡如蘭的科研工作者,每每談到目前已經取得的科研成果,總是目光清澈,虔誠謙恭。她微笑著說道:「談不上成就,只能說取得了一些進展,這要十分感謝保錚老師的指導和引領。保老師教會我最基本的科研方法,首先是物理概念,其次是數學演算法,還有歸納總結的能力以及做科研的嚴謹作風。」

科學家不分性別 巾幗不讓鬚眉

圖片來源於網路

研究雷達目標識別技術,時至今日仍然是一項十分艱苦的工作。相比於在實驗室的理論研究,杜蘭需要經常去實驗場所從事與研究所合作的工程應用類項目。有些試驗場條件異常艱苦,曾被認為不適合女性參加,但杜蘭都樂於前往,從不說苦叫累。

「無論是在求學讀書的時候,還是工作以後,我都不曾因為自己是女性就對工作降低要求。其實女性與男性的智力水平在生物學意義上並不存在本質差異,只是在科研領域,如果要做到和男性同行一樣好,女性就要付出更多。對我而言,雷達目標識別這個研究方向很重要,而我們現在還有很多問題沒有解決,做的還不夠好,所以,我不會放棄,也不覺得苦。」杜蘭堅定的說。

博士階段自己學會了基本的科研方法,博士后階段學會了如何把握理論前沿,回國工作以來,自己在理論和應用相結合的研究中不斷成長鍛煉,對於杜蘭來說,每一步都是新的挑戰,每一次成績的背後都是堅持的力量。最近初為人母的對事業和家庭的平衡有了新的感悟,身份角色的改變也讓她對自己的人生有了新的理解。她在感激家人和同事給自己的支持與鼓勵的同時,也希望更多的人關注和理解女科研工作者,使她們可以更加堅定不移地追逐自己的科研夢想。(實習編輯/徐可越)

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