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2003年12月"激光荧光航空遥感反演海洋环境参量的智能算法实验研究"获得国家自然科学基金科学部主任基金资助10万元，研究年限为一年，研究主要内容为激光诱导荧光海上溢油人工神经网络识别算法， 研究结果发表在Advances in Neural Networks -ISNN 2004 ， 该文已被SCI检索。课题组以加拿大环境技术中心的激光诱发荧光遥感系统（SLEAF）获取的数据为基础，在研究中使用神经网络(NN)技术对重油、柴油、原油、润滑油、航空燃油、海水、石头和沙子8种物质进行识别，并与相关分析识别算法比较。为了考察并对比它们的推广能力，我们从未参与训练的激光荧光光谱中随机选择30个作为待识别的光谱模式分别考察本分类识别器的推广能力。研究结果显示，我们实验随机选择的30个待识别的测试光谱样本中，NN正确识别的样本数目75% ，远比相关分析识别算法正确识别率（45%）高。