人工智能是一项前瞻性科学研究，自信息技术产生发展以来，人们在这一领域进行了长期的科学探索和技术攻坚，并不断涌现出新思想、新观念、新理论、新技术，成为未来科学技术革命的重要发源地。就现阶段发展来看，其内涵与外延已经从联结主义、符号主义、行为主义等学派理论发展为广义的智能科学。智能化是未来信息技术的发展趋势，也是第三次工业革命的重要特征，已成为生产、生活领域技术创新的关键环节，产生深远的影响。
人类智慧是通过大脑的演化实现的。大脑通过学习修改自己的神经链路，达到脑功能不断完善的目的，智能程序通过自我循环，应用智能算法原理修改自己的算法、算法组合及程序系统，达到不断完善功能的进化目标。现实世界中的智慧系统，都以非线性的形式出现。非线性系统与人工智能技术的交叉研究对两个学科具有重要意义。
非线性系统是指系统的状态与输出变量在外部条件的影响下,不能用线性关系来描述的系统。非线性系统理论的研究对象是非线性现象，它反映出非线性系统运动本质的一类现象，不能采用线性系统的理论来解释，主要原因是非线性现象有频率对振幅的依赖性、多值响应和跳跃谐振、分谐波振荡、自激振荡、频率插足、异步抑制、分岔和混沌等。
非线性系统的一个最重要的特性是不能采用叠加原理来进行分析，这就决定了在研究上的复杂性。非线性系统理论远不如线性系统理论成熟和完整。由于数学处理上的困难，所以至今还没有一种通用的方法可用来处理所有类型的非线性系统。非线性系统最重要的问题之一就是确定模型的结构，如果对系统的运动有足够的知识，则可以按照系统运动规律给出它的数据模型。
对付不确定性的有力工具是反馈，它是控制论中的最核心的概念，是一条基本的系统学原理。反馈行为是自然界和人类社会中普遍存在的重要特征，其有效利用常常对工程技术领域的发展产生重大影响。
基于前期的研究成果，我们拟在非线性滤波，非线性控制，非线性系统设计，非线性系统，人工智慧系统等应用方面进一步的研究。
1）主要研究反馈系统输入-输出稳定性、无源性和反馈系统的频域特征；研究非线性系统的稳定性分析、扰动系统的稳定性、扰动理论和平均化以及奇异扰动理论；研究非线性反馈控制。包括反馈控制的线性化，基于滑模控制、李雅普诺夫再设计、反步法、基于无源的控制和高增益观测器等的反馈系统设计。研究非线性系统的应用，主要包括在非线性滤波，人工智能，预测与辨识，图像处理，系统控制，机器人，语音处理等领域。
2）智能算法根据初期条件，通过其规则系统、思维逻辑模拟系统、知识系统、学习与交互系统、环境感知系统、语言语义解析系统等，以多学科知识为基础，自主演化新算法。智能程序修改自身算法、进行算法组合，修改完善规则系统、逻辑系统、知识系统，演化出自身的新一代智能程序，根据环境的响应和优化规则择优新的智能程序版本，形成自我循环的算法系统。
3）研究人脑工作的数学原理，建构人脑工作的数学模型，以演化算法为基础，研究算法对外部环境的自适应，研究算法改变自身结构的进化链条，研究如何利用机器计算能力和存储能力，构建人工智慧机器系统。
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