1、智能信息处理
本方向学术带头人谢维信教授1990年被评为“信号与信息处理”学科博士生导师，1994年评为国家级有突出贡献中青年专家，现任中国电子学会信号处理分主任委员，中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会主任委员、国家自然科学基金委员会电子学科评议组召集人、解放军总装备部科技委委员。谢维信教授长期从事信号处理与目标识别、模糊信息处理、智能人机交互、图像处理和模式识别、传感器网络技术等领域的研究工作，取得了显著成绩。谢维信教授已承担三十余项国家级和省部级科研项目，多项科研成果达到国际先进水平，多项成果获解放军和广东省科技进步一等奖和二等奖。
本方向在传感器网络信息处理中成效显著，在国内首次实现了覆盖范围达数十万平方公里的多传感器组网系统，在组网高精度时统，组网多源信息融合和综合的模糊方法和技术，以及信息的智能化分发调控方面取得了突破与创新，获国家发明专利１项，国防专利３项，相关成果居国内领先水平并达到当前国际先进水平，在2009年获得解放军科技进步一等奖。本方向在模糊信息处理的理论和方法上做出了系列性的工作，在模糊信息理论、模糊聚类、模糊模式识别、模糊神经网络和模糊信息融合方面均做出了显著成果，获得过省部级科技进步二等奖2项，在IEEE Trans和科学通报等国内外学术刊物发表论文180余篇。本研究方向在图像处理和识别的智能方法方面也展开了深入研究，在国内率先开展了太赫兹图像处理和分析方法的研究；对遥感图像识别进行了深入的研究，相关研究成果已应用于对地观测工程。
本研究方向已承担多项国家级和省部级科研项目，科研经费充足；本研究方向仪器设备先进，仪器设备总投资2500万元。拥有ATR国防科技智能信息研究室，有良好的实验条件。能为广东省和深圳市的高层次人才培养和科技发展做出贡献。
2、信息传输与存储安全
本方向学术带头人喻建平教授（博士生导师）在国内较早开展基于智能信息处理的信息安全技术研究， 2004年入选广东省“千百十”工程（省级），担任中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会秘书长、广东省图象图形学会常务理事。主持完成国家863计划项目3项、广东省自然科学基金项目4项、国防科技项目多项，发表学术论文100多篇，多项科研成果达到国际先进或国内领先水平，获解放军、电子工业部、广东省和深圳市科技进步奖9次，获广东省教学成果二等奖1项。
本方向注重信息安全领域的前沿技术研究，成功地将人工免疫技术应用于网络入侵检测系统，降低了IDS系统的虚警率，提高了系统的有效性；在国内率先开展了入侵容忍技术研究；结合密码学技术、容错计算技术和智能信息处理技术，研究在网络入侵难以避免的背景下，提高系统的可靠性，确保关键信息的保密性与生存能力；该成果于2005年12月通过863计划专家组的验收，综合评价为“Aa”，并获2008年广东省科学技术二等奖。在传感器网络中计算与通信资源有限的条件下，基于椭圆曲线上的同态技术提出了安全的数据聚合方法，成功应用于国防系统，保障了传感器网络中信息传输的安全，应用成果获得2009年全军科技进步一等奖。本方向还与国际同步开展了利用光学和光子学的理论与技术进行密码学和信息隐藏的研究，在国际上最先提出了并实现基于虚拟光学框架的密码学研究，在光学密码编码、密码分析等方面取得了在国内外均有影响的研究成果。
本方向针对信息在传输与存储中的安全性、可靠性问题，运用各种智能信息处理技术开展研究，成果既有源头创新又有实际应用价值。近五年发表学术论文超过100篇，目前承担国家级科研项目8项、省部级项目6项，可支配科研经费600余万元。本方向的研究可为政府、国防军事等重要通信与信息系统的安全可靠运行提供技术保障。
3、仿生进化优化理论及应用
本方向学术带头人李霞教授是中国电子学会、计算机学会高级会员，IEEE智能计算分会会员，Chinese Journal of Electronics, Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing编委。长期从事仿生进化优化理论及应用研究，主持国家自然科学基金等省部级以上项目共６项，发表论文35篇，其中SCI/EI收录21篇。充分利用仿生学“学习自然界的现象作为技术创新的模式”的基本概念，率先构建应用于矢量量化图像压缩编码的人工蚁群系统模型，研究成果“学习矢量量化的研究及其在图象编码中的应用”获2007年广东省科学技术奖励二等奖。
本方向着重研究各种仿生进化优化方法，如人工蚁群优化、混合蛙跳算法以及极值动力学优化的工作机理与收敛性分析，探索多种仿生进化计算技术的融合及其与其它启发式算法的集成，以寻求求解大规模工程优化问题的新思路、新方法与新手段。
将智能计算应用于网络资源管理，主要研究将无线网络中的跨层优化转化为多目标优化问题，设计基于随机搜索的时间复杂度低、多样化性能和收敛性能均良好的集成多目标智能优化算法，同时考虑能耗管理、MAC调度和网络层路由优化等参数，构建实现网络的拥堵控制和能量均衡等综合优化的路由多目标模型。
将智能计算应用于电子商务或供应链系统中的物流配送，使之具有自动化、智能化和柔性化的特征，对车辆路径问题、柔性作业车间调度问题以及航运系统中的码头集卡调度等开展关键问题深入研究，、以上问题通常由多个可能相互冲突的目标组成，可用高维目标空间的多目标优化描述，通过机器学习中的数据降维与智能优化相结合的方式，设计合理、有效的方案，实现高效、快捷的物流配送。
近五年，本方向已在国内外学术期刊及国际会议上发表论文近80篇，其中SCI /EI 收录40余篇，出版学术专著2本。目前承担国家自然科学基金项目等项目共20余项，科研经费充足，实验设备先进，有能力为广东省及深圳市的高素质人才培养做出贡献。
4、数据压缩与图像编码
学术带头人纪震教授是深圳大学、浙江大学博士生导师，中国电子学会青年工作者分会副主任、中国计算机学会YOCSEF深圳主席，第十二届教育部霍英东青年教师奖(二等奖)获得者，广东省“千百十工程”省级培养对象，美国德州仪器公司数字信号处理技术中心（深圳大学）主任，深圳市嵌入式系统设计重点实验室主任。长期以来一直从事生物启发式计算、粒子群优化、细菌吞噬等智能算法及其嵌入式系统实现等研究工作。近五年，以第一作者发表论文25篇，其中SCI/EI收录18篇；出版专著2本和教材1本；主持国家自然科学基金项目四项（结题三项为优）和霍英东基金会高等院校基础性研究项目一项。
该方向针对目前DNA数据量庞大，且普通压缩算法无法达到大规模压缩的问题，首先提出基于近似重复矢量的DNA数据无损压缩算法，有效地解决了大容量的DNA数据存储问题。在国际上率先结合各种生物启发式计算技术，研究生物启发式计算对DNA数据压缩的启发式策略，探索数据压缩的新途径。研究获国家自然科学基金委员会资助。
研究生物启发式计算对医学图象编码的启发式策略，给予搜索过程更明确的指导。完成的成果“RA3900II数字减影系统”获得1999年度国家教育部科技成果奖二等奖，并在深圳实现了产业化。研究获得英国皇家协会和中国国家自然科学基金委员会的联合资助，成果“学习矢量量化的研究及其在视频图象编码中的应用”获得2007年广东省科学技术奖励二等奖。
本方向在研究数据压缩及图像编码技术的同时，还研究粒子群优化理论和算法，探索了粒子群算法收敛条件、加快收敛的方法以及如何跳出局部最优、获得全局最优解。创新性地提出智能单粒子优化算法，大大加快了粒子群优化算法的收敛速度。在国内外率先开展了对细菌吞噬过程的研究，通过对其模拟及其理论建模，研究基于细菌吞噬的优化算法，同时针对现有算法收敛较慢的缺点，提出了一种快速的改进算法。