研究方向内涵
智能决策技术是基于人工智能、大数据分析和运筹优化的交叉研究领域，旨在构建能够模拟人类认知过程、处理复杂决策问题的智能系统。
核心理论基础
- 多目标决策理论与方法
- 深度强化学习与博弈论
- 不确定性推理与贝叶斯网络
- 群体智能与分布式决策
- 认知计算与人机协同决策
技术特征
- 环境感知与态势理解能力
- 多源信息融合与知识表示
- 动态推理与自适应学习
- 可解释性与透明度保障
- 实时响应与风险控制
重点研究内容
基础理论研究
- 复杂场景下的决策建模方法
- 深度强化学习的决策理论突破
- 多智能体协同决策机制
- 人机混合增强智能决策框架
- 决策过程的可解释性理论
关键技术攻关
- 大规模决策问题的分布式求解算法
- 动态不确定环境下的在线决策技术
- 基于认知图谱的决策知识构建
- 多模态数据驱动的决策支持
- 决策系统的安全与隐私保护
应用场景研究
- 智慧城市管理与应急决策
- 智能制造与生产调度优化
- 金融科技与风险智能管控
- 医疗健康与精准诊疗决策
- 智能交通与路径规划决策
预期研究成果
理论成果
- 在顶级期刊发表论文30+篇
- 出版智能决策技术专著2-3部
- 建立完善的智能决策理论体系
- 提出新型决策算法与模型
- 形成标准化评估指标体系
技术成果
- 开发智能决策核心算法库
- 构建开放式决策实验平台
- 申请国家发明专利15-20项
- 形成技术标准与规范5-8项
- 软件著作权登记10+项
应用成果
- 在3-5个重点行业示范应用
- 培育产业化合作项目8-10个
- 技术转移与成果转化收益
- 服务政府科学决策与社会治理
- 支撑企业数字化转型与升级