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系统科学团队主要致力于控制理论，人工智能与机器学习，和运筹学。控制理论运用泛函分析，偏微分方程，随机分析考虑集中参数系统控制，分布参数系统控制，随机系统控制及其在工业过程中的应用。特别的注重不确定系统的反馈控制设计、控制算法、干扰消除、与输出跟踪。
人工智能与机器学习主要包括粒计算，核方法和多标记学习，以及在能源领域的应用。运筹学包括各种最优化理论与计算。致力于利用代数、数论、概率论等数学工具，研究组合数学中的图论、组合设计、组合优化、极值组合等问题，以及在其它交叉学科中的应用相关问题。
