团队聚焦人工智能的理论方法和工业应用研究，具体包括命名实体识别、关系识别和知识图谱构建以及面向不平衡数据的异常检测和分类方法。研究成果应用于复杂系统设计、分析、制造和维护，近年来的研究主题包括知识图谱构建、基于知识的决策与推理、知识驱动的协同建模与仿真、复杂系统状态监测和故障诊断等。目前，团队承担以下科研项目：
| 项目 | 简介 |
|---|---|
| 制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法 | 国家科技部重点研发计划2020年“网络协同制造和智能工厂”重点专项 |
| 复杂产品制造领域知识自动构建与推理决策技术及应用 | 国家重点实验室开放研究基金课题 |
| 经验反馈数据挖掘与应用研究项目 | 企业合作项目 |
| 基于知识图谱的维修决策技术支持模型架构和系统代码开发 | 企业合作项目 |
| 高适应性可适配信息物理制造网络 | 国际联合研究中心项目 |
| 数据驱动的晶圆制造过程异常检测与故障诊断方法 | 国家自然科学基金面上项目 |
