期刊名：Systems

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/systems

本特刊聚焦人工智能与数字系统工程在复杂、高度非线性环境与工业过程优化领域的应用。重点关注人工智能与数字系统工程在复杂环境、工业过程建模、控制、优化、监测方向的最新研究成果。旨在探究如何将机器学习、深度学习、模糊逻辑、人工神经网络、神经模糊系统、知识系统、专家系统等人工智能技术，与物联网传感网络、软件密集型架构等数字系统深度融合。

结合算法设计、建模仿真、运行控制、状态监测、流程优化、编程开发等工程技术，这套融合体系可落地于污水处理（pH 调节、活性污泥、混凝工艺）、水和大气环境管控、混合智能控制、工业自动化等场景，通过一体化监测、故障诊断、趋势预测与运行控制，解决各类复杂流程难题。

Systems邀请了罗马尼亚普洛耶什蒂石油天然气大学的Madalina Cǎrbureanu博士和Florin Zamfir博士，合作创建特刊AI-Driven and Digital Systems Engineering for Optimization of Complex Environmental and Industrial Processes（人工智能驱动与数字系统工程：助力复杂环境及工业过程优化）。本特刊的目标在于强调现代工程系统的高度集成性：人工智能与数字系统基础设施不再作为独立方法分别使用，而是在统一框架下协同作用，从而在复杂、高度非线性与动态系统的建模、控制、仿真、优化与决策中发挥实际作用。

特刊包括但不限于以下主题：

模糊逻辑、人工神经网络与神经模糊系统在工业过程智能监测与控制中的应用

人工智能与数字系统工程，用于复杂环境及工业过程的参数预测、建模与控制

基于机器学习、深度学习的数据驱动模型，实现复杂环境与工业过程的预测、建模及优化

专家系统、知识系统在复杂环境与工业流程中的决策应用

物联网传感网络在环境与工业系统中的实时监测与数据采集

数字系统开发中的算法设计与软件工程实践

基于人工智能与数字系统的环境质量监测、诊断与预测技术

适用于复杂非线性、动态工业流程的混合智能控制方案

数字系统、网络物理系统在工业自动化与控制中的应用

基于Web平台与云计算基础设施的远程监测、数据处理与优化

计算机视觉与深度学习在环境、工业过程监测分析中的应用

融合人工智能与数字系统工程的一体化计算智能框架，赋能复杂环境及工业过程优化

（图片摘要）

投稿截止日期：2027年2月28日

客座编辑介绍

Dr. Madalina Cǎrbureanu

罗马尼亚普洛耶什蒂石油天然气大学机电工程学院自动控制、计算机与电子系助理教授，罗马尼亚自动控制与技术信息学会会员。

研究领域：人工智能、机器学习、深度学习、污水处理过程智能控制、算法设计、面向对象编程及网络编程。

Dr. Florin Zamfir

罗马尼亚普洛耶什蒂石油天然气大学机电工程学院自动控制、计算机与电子系讲师。

研究领域：传感网络与物联网、云平台架构、机器学习、计算机视觉。

特刊链接：https://www.mdpi.com/journal/systems/special_issues/7746U3N624

Systems期刊介绍

主编：Prof. Dr. Ben Clegg, Aston University, UK

期刊聚焦系统理论、实践与方法，内容涵盖系统工程、管理、基于系统的项目规划、智慧城市、智能规划、卫生系统、交通系统、数字系统、环境管理以及社会与技术系统交叉领域的复杂社会系统。

2025 Impact Factor: 3.8

2025 CiteScore：5.4

Time to First Decision：19.8 Days

Acceptance to Publication: 2.8 Days