依托数智融合协同创新中心，面向大数据时代经济社会数字化转型要求，基于统计模式识别、统计模拟方法以及统计学习理论三个方向开展前沿理论研究，探索其在文本数据、图像识别、商务智能、智能材料与器件、社会经济等方面的实际应用。
培养的研究生能够运用数据科学中的核心统计方法和技术、数据分析和计算方法、可视化分析技术、人工智能学习方法以及一定的专门领域知识，并借助R、Python等数据分析软件研究经济、商业、教育、生物、医学等行业中的大数据问题，从而为经济决策、医学诊断、自动驾驶等领域提供理论和智能技术支持。
1.统计模式识别及其在智能分析中的应用研究
该研究方向围绕社交网络大数据分析、精准推荐、商务智能、情感分析、效能与安全评价等行业领域内的实际问题，基于图像与文本大数据，致力于开展统计模式识别理论、方法与应用研究，具体包括：
其一，评论性文本数据分析理论及其应用研究
其二，中文短文本分类理论及其应用研究
其三，自动摘要生成理论及其在商务智能中的应用研究
其四，基于社交网络大数据的文本挖掘理论及其应用研究
其五，基于Shiny的文本数据可视化分析系统研发
其六，基于图像模式识别的统计理论及其在智能监测中的应用研究
其七，效能与安全评价方法及其应用研究
其八，智能推荐理论及其在电商平台运维中的应用研究
2.统计模拟方法及其在智能分析中的应用研究
该研究方向面向机器人、无人驾驶、制动器、传感器设计以及人口问题等行业领域，借助于多源数据融合算法以及MATLAB、Python、R等数值模拟方法，开展复杂环境下机器人感知决策、可视化智能材料性能以及人口统计路径优化等方面的应用研究，具体包括：
其一，基于人工智能的金属表面缺陷识别
其二，基于情感分析的电影话题人机交互系统的研究与开发
其三，基于人工智能教育在线学习行为数据分析研究
其四，基于多传感器数据融合的外骨骼机器人研究
其五，基于密度泛函理论的第一性原理方法研究磁智能材料与液态金属性能
其六，基于MATLAB与Python数据可视化程序开发
其七，人口演进规律及经济动态评价研究
其八，动态收入分配理论与政策模拟
3. 统计学习理论及其在智能分析中的应用研究
该研究方向面向重大疾病预测、系统动态建模与参数估计、医学与工程图像处理、社交网络大数据分析、智能推荐等行业领域实际问题，运用统计学基本理论，结合机器学习方法，开展仿生计算和系统预测等方面的应用研究，具体包括：
其一，基于知识图谱的推荐模型研究和应用
其二，基于图神经网络的社交推荐模型研究和应用
其三，基于影像数据的重度抑郁症诊断的生物标志研究与应用
其四，基于机器学习的重度抑郁症的预测与分类研究与应用
其五，基于数据驱动的复杂系统动态建模方法研究与应用
其六，基于人工智能技术的复杂系统运行参数整定研究
本学科方向负责人：安建业