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信息科学与工程学院

工程博士培养方案

电子与信息

一、培养目标

工程博士专业学位研究生（以下称“工程博士”）的培养，要紧密结合我国经济社会和

科技发展需求，面向企业（行业）工程实际，坚持以立德树人为根本，培育和践行社会主

义核心价值观，培养在相关工程领域掌握坚实宽广的理论基础和系统深入的专门知识，具

备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作等能力，具有

高度社会责任感的高层次工程技术人才，为培养造就工程技术领军人才奠定基础。

工程博士专业学位获得者应具备以下知识、能力和素质：

（一）拥护中国共产党的领导，热爱祖国，具有高度的社会责任感；服务科技进步和

社会发展；恪守学术道德规范和工程伦理规范。

（二）掌握本工程领域坚实宽广的基础理论、系统深入的专门知识和工程技术基础知

识；熟悉相关工程领域的发展趋势与前沿，掌握相关的人文社科及工程管理知识；熟练掌

握一门外国语。

（三）具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作

的能力及良好的沟通协调能力，具备国际视野和跨文化交流能力。

二、研究方向

研究方向：

1.复杂工业过程建模、控制与优化

针对复杂工业过程所具有的多变量、强耦合、强非线性、不确定性、生产边界条件变

化大等综合复杂性，将控制理论与方法和智能方法（模糊推理、数据与知识挖掘、专家系

统等）相结合，研究建模、控制、优化、决策与仿真的理论、方法与技术，包括智能建模

与控制、软测量、监测与故障诊断、安全运行控制、智能维护、流程模拟与仿真优化、知

识自动化、大数据分析与处理以及流程工业综合自动化。

2.检测技术与自动化装置

以复杂工程系统的智能检测、诊断、预测及控制理论与方法及装置研发与应用为主要

内容，深入开展计算机视觉检测、红外辐射测温、多相流参数检测、光纤传感器与光电检

测、新型光电敏感材料及其传感器、集成电路及系统级芯片、大数据分析与处理、生产过

程建模与控制、流程协调优化控制等理论与技术的研究，研发智能仪器仪表和人工智能系

统。

3.系统工程

针对钢铁、石化/有色、能源/电力、资源/物流等工业中普遍存在的能效低、成本高、

资源利用率低、设备利用率低、环境污染严重等问题，对复杂的制造与物流系统进行分析、

设计与优化决策，从而达到系统的最大效率和效益，实现工厂的智慧能力。研究全流程生

产与物流计划、生产与物流批调度、智能工厂的过程数据解析与优化、复杂系统的建模优

化理论与算法、供应链与物流管理、项目管理、风险管理与质量系统工程。

4.模式识别与智能系统

以人工智能领域的模式识别、机器学习和计算机视觉相关理论为指导，重点开展计算

机视觉、图像处理、多模态智能感知、工业视觉检测、大数据深度学习、智能优化与进化

计算、系统仿真、传感器网络、新型科普展示与智能化、虚拟现实与增强现实等理论研究，

在智能系统、计算机视觉系统、机器人、传感器网络、系统仿真、科普展示系统、虚拟现

实等技术应用方面取得了一系列成果，为智能系统设计与应用提供创新的理论与方法。

5.导航、制导与控制

复杂动态系统主要包括非线性系统，切换系统，信息物理系统等，主要研究复杂动态

系统的故障诊断与容错控制方法，切换系统的性能分析与设计方法及其应用，信息物理系

统的安全控制，非线性系统自适应控制与模糊控制，智慧系统多域信息感知与联合建模、

认知控制关键技术和复杂系统建模与仿真。

6.机器人科学与工程

以智能机器人为主要研究对象，研究机器人本体设计及优化、环境感知及自主导航、

人机交互、人机协作、智能及仿生控制、机器学习及人工智能、机器视觉及图像处理、模

式识别、无线传感器网络、虚拟现实、建筑智能化等理论与技术。

7.智能制造系统理论与技术

以钢铁/有色、石化、能源/电力、资源/物流等行业为背景，基于云计算、大数据、

人工智能等新一代信息技术和控制论、运筹学等经典理论，研究制造及服务过程的信息深

度感知、精准控制执行和智慧优化决策的理论、方法及技术。主要研究方向包括：智能制

造系统体系结构，大数据智能解析与决策优化，人工智能与机器学习，高效云计算与智能

系统，智能工业的过程监测、诊断与控制，智能感知与工业互联网。

8.无人系统

无人系统是无人机、无人车、机器人、无人车间/智能工厂等不同使用区域无人平台

及配套设