赵贺，男，1997年7月生，山东淄博人，讲师，硕士生导师；主要研究方向：模式识别、人工智能、故障诊断。近年来，发表SCI、EI论文19余篇，包括IEEE TMECH/TNNLS/TII/TASE等汇刊，研究成果获第二届电气人工智能大会最佳 Oral 奖。教育与工作经历：2025年10月获东北大学控制科学与工程博士学位，同年11月加入合肥工业大学电气学院自动系。社会兼职：中国自动化学会委员、多个知名期刊如IEEE TNNLS/TIM/TASE的审稿人。联系方式:  2025800130@hfut.edu.cn

研究方向介绍：

模式识别方向：面向复杂工业场景中的多源数据，研究缺陷检测、异常检测、目标识别等关键问题，开发适用于少样本、弱标注、类别不平衡等实际场景的模式识别方法；

人工智能方向：结合深度学习、自监督学习、半监督学习、对比学习等人工智能技术，开展工业数据智能分析研究，提升模型在复杂工况下的特征提取、识别判别与泛化能力；

故障诊断方向：研究数据驱动的故障诊断、缺陷评估与风险预警方法，实现工业系统状态的智能感知、精准分析与辅助决策。

招生信息介绍：

本科生：欢迎对科研有兴趣、愿意主动学习的同学提前进入团队。适合希望参与科研训练、提升编程与算法能力、开展毕业设计、参加学科竞赛、积累项目经历的同学；

硕士生：欢迎希望在模式识别、人工智能、故障诊断、工业智能分析等方向继续深造的同学加入，在理论研究与工程应用中开展深入探索。

团队与研究特色：

我们的研究面向真实工业需求，聚焦工业人工智能与智能故障诊断中的关键科学问题，注重算法创新与工程落地相结合。围绕缺陷检测、异常检测、智能数据分析等方向，团队已在IEEE Transactions等高水平期刊发表多项研究成果，

并参与国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目。欢迎自动化、人工智能、机器人工程、计算机等相关专业同学交流联系。