刘妹琴，中南工业大学控制理论与控制工程专业博士（1994年－1999年），华中科技大学控制系博士后（1999年－2001年），浙江大学电气工程学院副教授（2001年-2007年），浙江大学电气工程学院教授、博士研究生导师（2007年-2021年），美国University of New Orleans访问学者（2008年－2009年），西安交通大学人工智能学院教授、博士研究生导师（2021年至今），西安交通大学人工智能与机器人研究所副所长（2021年至今）。入选2019年度国家高层次人才计划，2019年入选科技部“创新人才推进计划中青年科技创新领军人才”，2012年获得国家优秀青年科学基金资助（首批），2010年获得浙江省杰出青年基金资助，2009年入选中国教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2016年入选浙江省“151人才工程第一层次培养人员”,2017年入选江苏省“双创人才计划”。目前是IEEE高级会员、中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会副主任、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国自动化学会控制理论专业委员会委员；担任期刊《系统科学与数学》第七届和第八届编辑委员会委员。

研究方向为人工智能理论与应用、水下信息感知与处理、多传感器信息融合。在这些方向上取得国际影响的研究成果，发表在IEEE汇刊、《中国科学》、《自动化学报》等国内外权威期刊上，并多次在国际会议CDC、ACC、FUSION、WUWNet、IEEE-CYBER等和国内会议CCC、CAA、CCDC等上汇报。近5年来，发表SCI收录论文100多篇，在科学出版社出版学术著作2部。分别于2013年和2015年在中国自动化大会上作专题特邀报告，2017年在第八届中国信息融合大会上作大会报告。近5年来，主持国家、省部级和国防项目10多项，包括科技创新2030-“新一代人工智能”重大专项课题、国家优秀青年科学基金项目，NSFC－浙江两化融合联合基金（重点支持项目），国防装备预研基金项目等；授权国家发明专利20多项。2013年以第一完成人获得浙江省科学技术奖二等奖，2017年获得中国自动化学会第三届青年科学家奖，2019年以第一完成人获得中国自动化学会自然科学奖一等奖。入选斯坦福大学世界排名前2%科学家名单“终身科学影响力排行榜”和“年度科学影响力排行榜”（2020年-2021年）。

研究方向简介

1、人工智能理论与应用

结合新一代人工智能技术和传统视觉算法，研究外观缺陷检测方法，如：产品外观缺陷的认知建模与强适应能力缺陷检测（科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大专项课题）；围绕半导体加工过程下缺陷的自主感知和自主学习关键核心技术，研究环境自适应的纳米级视觉感知和半导体晶圆缺陷检测及表示学习模型，引入知识自主增长学习和多任务迁移学习，实现半导体晶圆缺陷检测的高灵敏度和高检测速度。

2、水下信息感知与处理

水下信息可分为水下目标信息与海洋环境信息。水下目标信息通过声、光、磁、电等物理场携带，远程信息感知常用的是声场信息。海洋环境信息主要包括海洋环境噪声、海水的温-盐-深剖面等。采用自主式无人传感器节点并组网形成区域水下信息感知网络（如水下无线传感器网络）是未来水下信息感知的发展趋势。研究水下无线传感器网络的可靠通信以及组网技术；基于水下无线传感器网络的分布式探测、目标分类和识别、目标跟踪；同时可引入深度强化学习与海洋环境信息的交互中提高水下目标信息的感知能力。

3、跨域无人系统协同感知与决策技术

跨域协同是指空中、地面、海洋无人平台之间通过互联互通，实现高效协作，从而组成有机的整体、协同作战的一种无人平台新系统、新模式。如何实现不同域之间的无人系统的信息、决策以及任务的平滑过渡，往往需要人在不同任务阶段对不同无人系统实施干预，组成人机系统共同完成相关使命，这是无人系统发展的总趋势。以人与跨域无人系统集群协同为场景，研究复杂环境感知与目标识别；多智能体行为泛化决策；多模多层次人机动态协同决策；人机混合增强智能；跨域无人系统对特定场景仿真验证与评估等。

E-mail: liumeiqin@xjtu.edu.cn