一、专业概况

本方向依托四川大学电气工程学院"控制科学与工程"（0811）一级学科硕士点及"智能科学与技术"交叉学科博硕士点，涵盖模式识别与智能系统（081104）二级学科方向。面向装备故障智能诊断与健康管理、多源传感信息融合、深度学习与可解释人工智能、无人系统自主感知与决策、工业过程智能优化、生物医学信号模式识别、电力系统态势感知与智能调度等国家战略与产业需求，融通人工智能、信号处理、自动控制、计算机视觉、优化理论等核心分支。自动化系办学历史可追溯到1952年我校与中国科学院成都计算机应用研究所合办的工业自动化班，学院组建于1998年。自动化系现有专任教师40人，其中正高9人，博士生导师10人，现有本科生636名、博硕士研究生246名，自动化本科专业入选国家级一流本科专业建设点，拥有国家级一流本科课程3门、省级一流课程3门。推免拟招5–10人（含直博），欢迎自动化、电气工程、电子信息、计算机、数学等专业学生申请，有全国大学生智能汽车竞赛/电子设计竞赛/数学建模竞赛获奖、Python/PyTorch技能突出、装备制造或能源企业实习经历者优先。

二、核心优势

（一）74年办学积淀与国家级一流本科专业建设点。 自动化系是我国西南地区最早开展自动化与智能系统人才培养的单位之一，在70余年办学中涌现出刘竞成、游少鹏、柯益华、黄家英、刘玉生、汪道辉、赵曜等一大批知名专家。模式识别与智能系统方向依托电气工程学科深厚底蕴，形成了"信号感知→特征提取→智能识别→系统决策→工程应用"完整培养链条，学生在电子设计竞赛、智能车竞赛中屡获国家级奖项。

（二）赵涛教授领衔：可解释人工智能与智能装备交叉融合。 以赵涛教授（博士生导师、自动化系主任、西南交通大学硕博连读博士）为代表，研究方向涵盖智能控制、可解释人工智能、智能装备。其研究将模糊控制、神经网络、强化学习与可解释AI深度结合，面向工业装备智能运维、电力系统智能调度、复杂过程多目标优化等场景，推动模式识别向"智能化+可信化+工程化"方向升级，主持多项国家自然科学基金与省部级课题。

（三）苗强教授领衔：装备智能健康评估与国家重点研发计划。 以苗强教授（博士生导师、多伦多大学博士、装备智能健康评估团队负责人）为代表，面向能源动力装备安全可靠运行重大需求，围绕健康状态先进感知、异常检测与智能诊断、健康评估与寿命预测开展研究。主持科技部国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等70余项国家级/省部级项目，在航空发动机、燃气轮机、锂电池等关键装备的多源传感融合故障诊断与剩余寿命预测方面形成了"感知-诊断-预测-决策"全链条技术体系。

（四）郑秀娟副教授与刘宜成副教授：生物医学模式识别与无人系统感知双轮驱动。 以郑秀娟副教授（香港理工大学博士、加州大学洛杉矶分校访问学生）为代表，研究方向涵盖检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、人工智能，在生物医学信号处理与智能识别领域成果突出。以刘宜成副教授（清华大学控制科学与工程博士、四川大学宜宾研究院智能无人系统实验室负责人）为代表，研究方向涵盖多机器人协同感知、无人系统环境感知与避障、数字孪生与虚拟仿真，承担四川省智能制造专项课题等20余项项目。

（五）空天学院协同与多元就业通道。 四川大学空天科学与工程学院与本方向深度协同，蒲伟教授（国家领军人才）从事智能飞行器动力学与控制，李彬教授研究多无人机编队控制与自主决策。毕业生广泛进入国防军工、能源电力、智能制造（华为/汇川/比亚迪/宁德时代）、汽车电子、互联网与AI（字节/百度/阿里/腾讯）、科研院所等单位，在AI算法工程师、机器视觉工程师、故障诊断工程师、自动驾驶算法工程师、工业智能工程师等岗位具有显著竞争力。成都作为西部国防军工与电子信息产业中心，为本方向研究生提供了独特的本地高质量就业机会。

三、辅导体系

绩点提升： 强化自动控制原理、信号与系统、机器学习、深度学习、模式识别、最优化理论、学术写作与IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence/IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems/IEEE Transactions on Industrial Electronics/Automatica/Pattern Recognition等顶刊文献精读；训练Python/PyTorch/TensorFlow、MATLAB/Simulink、OpenCV、ROS2、C/C++嵌入式开发全流程技能。

科研与项目辅导： 引导选择基于深度学习的旋转机械多故障耦合诊断与剩余寿命预测、可解释AI驱动的电力系统暂态稳定评估、多无人机协同感知与任务分配、基于图神经网络的电网拓扑识别与异常检测、锂电池SOH估计与均衡管理、工业表面缺陷检测与可解释性分析、基于强化学习的工业过程多目标优化、数字孪生驱动的预测性维护等前沿议题，完成"问题定义→算法设计→仿真验证→实验部署→论文撰写"全流程闭环。

面试突破： 针对学科定位、经典理论（贝叶斯决策/支持向量机/卷积神经网络/Transformer/强化学习/图神经网络/迁移学习/小样本学习/可解释AI方法SHAP/LIME/Grad-CAM/多源信息融合卡尔曼滤波/粒子滤波/隐马尔可夫模型等）、顶刊解读、项目复盘、"十五五"趋势（具身智能/大模型+工业/数字孪生/低空经济/人形机器人/智能电网自主决策）、川大平台契合度、科研伦理等高频追问专项模拟。

四、结语

本方向以74年办学积淀与国家级一流本科专业建设点为根基，以赵涛教授可解释人工智能与智能装备交叉融合、苗强教授国家重点研发计划装备智能健康评估团队、郑秀娟副教授生物医学模式识别、刘宜成副教授清华大学博士无人系统感知、空天学院国家领军人才协同及多元就业通道为核心支撑，是西南地区模式识别与智能系统方向"信号感知-智能识别-系统决策-工程应用"全链条布局最具特色、AI与电气交叉优势最鲜明的学术与工程人才培养高地。咨询报名可致电4000003363，或添加微信13671344286获取个性化评估与规划建议。