我们很高兴地宣布：安杰伊・斯科隆（Andrzej Skowron），粗糙集与智能计算领域的著名科学家和前沿开拓者，于2025年6月始正式受聘为CORE Academy-国际科学与人文学院学术委员会成员。

（斯科隆教授为CORE Academy数学与信息科学部正式成员（Fellow）；经其本人申请和同意，由学部和秘书处向学术委员会推选斯科隆教授为2025年学术委员会候选人。）

CORE Academy学术委员会成员是在各自领域取得了卓著学术成就和崇高声誉的杰出学者，肩负学院成员（Fellowship）提名与选举的战略顾问职责，为学院及其附属机构的科学与学术发展提供指导和支持，并维持学院的最高学术水准。

安杰伊・斯科隆教授是当代国际知名的数学家、计算机科学家和人工智能专家，以在粗糙集理论、粒计算及智能系统领域的开创性研究闻名全球。作为波兰科学院系统研究院教授、华沙大学名誉教授、欧洲学院院士（Member of Academia Europaea）、欧洲科学院院士（Member of European Academy of Sciences)、欧洲人工智能学会会士（ECCAI Fellow）及智能网络科学院创始院士（WIA），他的学术生涯横跨理论创新与实际应用，为全球信息科学领域的发展奠定了重要基础。

学术生涯：从华沙到国际舞台的深耕

斯科隆的学术起点始于 1967 年，他以优异成绩（Magna cum Laude）获得华沙理工大学电子学院计算机与自动控制硕士学位，同年获华沙大学数学与力学学院数学硕士学位。1972 年，他在华沙大学获得计算理论博士学位，1979 年获科学博士学位（habilitation），并于 1991 年正式获得教授头衔。

其职业轨迹贯穿波兰顶尖学术机构与国际科研舞台：1988-1990 年担任华沙大学数学、计算机科学与力学学院副院长；1993-2018 年任华沙大学正教授（2015 年后兼任）；1997 年起担任波兰科学院计算机科学研究所科学理事会副主席、系统研究院学术委员会成员，并长期担任波兰科学院信息学委员会委员。此外，他还曾在美国北卡罗来纳大学夏洛特分校（1983-84, 1985-86）、瑞典林雪平大学等机构担任访问教授，推动了跨文化的学术合作。

研究领域：从理论创新到复杂系统的智能突破

斯科隆的研究聚焦于不完全信息推理、粗糙集理论、粒计算与智能系统设计，其学术贡献可概括为三大开创性方向：

粗糙集理论的智能系统基础：提出粗糙集与布尔推理结合的方法，拓展基于高级推理的近似空间理论，为智能系统设计提供了数学框架。

交互式粒计算模型（Interactive Granular Computing, IGrC）：构建了处理复杂现象的计算模型，成为分析与综合智能系统的核心理论，被广泛应用于数据科学与决策支持。

基于粗糙集的人工智能基础：将粗糙集理论融入 AI 底层逻辑，推动不确定性推理与自适应系统的发展，为感知计算与机器学习提供了新范式。

他的研究不仅发表了超过 400 篇学术论文，编辑多部专著与期刊特刊，还主导了多项国际合作项目，如与美国银行合作的欺诈检测、通用汽车的物流优化、无人机控制（瑞典林雪平大学）及医疗决策支持（波兰 - 美国儿科医院）等，实现了从理论到产业的转化。

部分著作介绍

《粗糙部分论：近似推理的新范式》

“Abstract：我们关注不确定性条件下推理的形式化模型。文献中已有许多方法可以解决这一问题：Dempster-Shafer 理论、基于贝叶斯的推理、信念网络、模糊逻辑等等。我们提出粗糙部分论作为复杂对象近似推理的基础。我们对复杂对象的概念包括近似证明，这些证明被理解为基于不完整或不确定的知识构建的方案，用于支持我们对世界的断言。”

《从决策表中提取规律：粗糙集方法》

“Abstract：我们提出了一些基于粗糙集和布尔推理方法从决策表中提取规律的方法。首先，我们讨论了从决策表合成决策规则的几个步骤。接下来，我们展示了如何将数据之间的一些近似函数关系应用于数据过滤。本文描述了两种寻找新分类器（特征）的方法：在给定的一组逻辑公式中寻找新分类器，以及寻找一些近似函数关系的函数。”

《粗糙集和布尔推理》

“Abstract： 在本文中，我们讨论了基于粗糙集和布尔推理相结合的方法及其在模式识别、机器学习、数据挖掘和冲突分析中的应用。”

《特征选择与识别中的粗糙集方法》

“Abstract： 我们介绍了粗糙集方法在模式识别中特征选择的应用。我们强调了粗糙集方法的基本结构在特征选择中的作用，即约简及其近似值，包括动态约简。在特征选择方法概述中，我们讨论了特征选择标准，包括基于粗糙集的方法。我们的特征选择算法基于粗糙集方法对用于特征投影和约简的主成分分析 (PCA) 结果的应用。最后，本文给出了使用神经网络进行人脸和乳房 X 光照片识别实验的数值结果，其中特征选择基于所提出的 PCA 和粗糙集方法。”

《粗糙集的基础知识》

“Abstract： 近年来，世界范围内对粗糙集理论及其应用的兴趣日益浓厚。近年来，在各种国际期刊、研讨会、讲习班和国际会议上发表的有关粗糙集及其相关主题的高质量文章数量不断增加就是明证。此外，许多国际讲习班和会议在其课程中都设有专门讨论粗糙集理论和应用的专题会议。粗糙集理论已经引出了许多有趣的应用和扩展。粗糙集方法在人工智能和认知科学中具有根本性的重要意义，特别是在机器学习、智能系统、归纳推理、模式识别、部分论、知识发现、决策分析和专家系统等研究领域。在本文中，我们介绍了粗糙集理论的基本概念，并指出了一些基于粗糙集的研究方向和应用。”

学术荣誉：全球学界的高度认可

斯科隆的成就获得国际学界广泛赞誉，a他的研究和努力不但促进了国际科学合作，更做出了连接数学、计算机科学和应用科学的跨学科贡献。

奖项与头衔：国际粗糙集学会 “杰出研究贡献奖”（2005）、“终身贡献奖”（2013）；波兰数学学会 Mazur 奖（1986）与 Janiszewski 奖（1988）；2012 年起多次入选 Thomson Reuters/Clarivate Analytics “全球计算机科学高被引研究员”。

学术荣誉：2012 年当选 ECCAI 会士，2016 年成为 IRSS 会士，2019 年入选欧洲科学院院士（EU Academy of Sciences），2023 年加入欧洲学术院院士（Academia Europaea）并成为智能网络科学院的创始院士（WIA）。

学界影响力：曾担任国际粗糙集学会主席（1996-2000），《Fundamenta Informaticae》期刊主编（1995-2009），并在 200 余场国际会议中担任程序委员会主席或成员，指导 22 名博士生完成学位，构建了横跨欧美的学术合作网络。

在学术实践中，斯科隆展现了卓越的跨学科整合能力：

方法论创新：将粗糙集与拓扑学、逻辑学结合，提出 “粗糙部分论”（Rough Mereology），为复杂系统的粒度分析提供了数学工具；

应用拓展：在医疗、金融、物流等领域推动基于粗糙集的决策支持系统开发，如通过粒计算模型优化医疗影像分析流程，提升诊断效率；

国际合作：作为欧盟框架计划、波兰 - 挪威 / 印度 / 英国等国际合作项目的核心成员，他推动了粗糙集理论在全球范围内的标准化与应用普及。

2024 年 12 月，斯科隆正式当选为 CORE - 国际科学与人文学院·数学与信息科学部正式成员（Fellow）。这一任命不仅是对他 “将数学理论转化为智能系统基础” 贡献的肯定，也标志着其研究在跨学科科学共同体中获得进一步认可。

安杰伊・斯科隆的学术之路，始终贯穿 “从基础理论到实际问题” 的探索逻辑。他以粗糙集为基石，构建了连接数据、知识与智能的桥梁，其研究不仅塑造了当代智能系统的理论框架，更通过跨学科应用影响了医疗、金融等关键领域的技术革新。

斯科隆教授的加入，将为学院在AI、智能计算与复杂系统领域的研究注入前沿动力和技术支持，推动理论创新与全球合作的深度融合。

正如其在《Interactive Granular Computing》中所述：“智能系统的未来，在于构建能够与人类认知、复杂现象动态交互的计算模型。” 这一理念，正通过他不断的科研探索，逐步成为现实。