研究领域：基于统计与数据科学、机器学习、深度学习与最优化理论的交叉融合。主要研究包括数据挖掘与知识发现系统研究与开发，空间统计学与贝叶斯模型；基于深度学习的图像处理、CT成像算法及计算机视觉算法及应用；利用深度学习进行无监督/半监督的特征学习，时间序列建模及风电功率预测，超图数据挖掘与分析，超图匹配优化与超图模体发现；基于群智能优化算法的理论与工程应用，研究适用于海量数据的分布式优化、随机优化和在线优化算法；基于不确定信息的优化、决策、对策理论，以及启发式算法在调度问题、路径规划、资源分配等NP难问题研究。

带头人：陈岩

骨干成员：杜洪波 王博 曹茜 郑伟 马芳 姜宏伟 金翀阳 苏宇航 阎伸 马丽敏 张翰林 安然 张敬娜

代表性成果：主持或参与国家自然基金项目5项、省级基金项目10余项，出版教材3部，发表在SCI及国内外重要的学术刊物论文50余篇，包括发表在《Theoretical Computer Science》、《Journal of Combinatorial Optimization》、《Neural Networks》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》《Journal of X-Ray Science and Technology》等领域主流的期刊上。