基于学习的建模方法具有black box特性，并且现有学习方法无法学习出一对多的映射关系。针对疏浚工业的耙吸式挖泥船操控问题，论文提出了一种结合专家知识和深度学习的建模方法，该方法建立了疏浚操作参数和性能指标的显式关系，可显著提高耙吸式挖泥船的作业效率。相关论文“Modeling of Trailing Suction Hopper Dredger: A Two-Step Method Integrating Deep Neural Network and Human Knowledge”已在IEEE Sensors Journal（影响因子：4.3）上正式发表 (vol.22, pp.1552-1559)。唐慧副教授为第一作者，柴利教授为通讯作者。
