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張鈸，清華大學計算機系教授，中科院院士。1958年畢業(yè)于清華大學自動控制系，同年留校任教至今。1980年2月-1982年2月，美國伊利諾斯大學訪問學者。2011年漢堡大學授予自然科學榮譽博士。曾任校學位委員會副主任，現(xiàn)任微軟亞洲研究院技術顧問。

他參與人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習等理論研究，以及這些理論應用于模式識別、知識工程與機器人等技術研究。在這些領域，他已發(fā)表200多篇學術論文和5篇（或章節(jié)）專著（中英文版）。他的專著獲得國家教委高等學校出版社頒發(fā)的優(yōu)秀學術專著特等獎。他的科研成果分別獲得ICL歐洲人工智能獎、國家自然科學三等獎、國家科技進步三等獎、國家教委科技進步一、二等獎、電子工業(yè)部科技進步一等獎以及國防科工委科技進步一等獎等獎勵。此外，他參與創(chuàng)建智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室，于1990-1996年擔任該實驗室主任。1987-1994年任國家“863”高技術計劃智能機器人主題專家組專家。

在過去30多年中，他提出問題求解的商空間理論，在商空間數(shù)學模型的基礎上，提出了多粒度空間之間相互轉(zhuǎn)換、綜合與推理的方法。提出問題分層求解的計算復雜性分析以及降低復雜性的方法。該理論與相應的新算法已經(jīng)應用于不同領域，如統(tǒng)計啟發(fā)式搜索、路徑規(guī)劃的拓撲降維法、基于關系矩陣的時間規(guī)劃以及多粒度信息融合等，這些新算法均能顯著降低計算復雜性。該理論現(xiàn)已成為粒計算的主要分支之一。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡上，他提出基于規(guī)劃和基于點集覆蓋的學習算法。這些自頂向下的結(jié)構(gòu)學習方法比傳統(tǒng)的自底向上的搜索方法在許多方面具有顯著優(yōu)越性。