江南大学物联网工程学院近年来在电气工程控制科学与工程、智能科学与技术、新一代电子信息技术三个考博专业方向的命题呈现出鲜明的学科交叉融合特征。以2020-2023年真题统计为例，控制科学与工程方向自动控制原理相关题目占比达42%，智能科学与技术方向机器学习与模式识别交叉题型占比提升至35%，新一代电子信息技术方向物联网安全与边缘计算结合题目连续三年出现。

在控制科学与工程领域，2022年真题中系统辨识与智能控制结合的大题占比达28%，要求考生在给定非线性系统数据下，运用自适应滤波算法实现参数辨识并设计模糊PID控制器。值得注意的是，近五年出现12次关于模型预测控制（MPC）与数字孪生技术的交叉应用题，尤其在2023年新增了基于工业物联网的智能工厂数字孪生体建模题，要求考生综合运用OPC UA通信协议、时序数据预测和三维可视化技术。

智能科学与技术方向命题趋势显示，深度学习基础理论题稳定占30%左右，但2021-2023年新增的强化学习与脑机接口结合题型年均增长25%。典型如2023年考题要求设计基于DQN算法的脑电信号分类系统，需同时处理EEG信号降噪、卷积神经网络特征提取和Q-learning策略优化。认知科学基础题从2019年的15%提升至2023年的22%，重点考察神经科学基础与计算模型的结合应用。

新一代电子信息技术方向呈现显著技术迭代特征，2020年物联网架构题基于CoAP协议，2022年升级为基于MQTT 5.0的边缘-云协同架构设计，2023年进一步要求集成LoRaWAN与NB-IoT混合组网方案。网络安全相关题目从单一加密算法题（如2019年RSA应用）发展为综合攻防体系设计，2023年考题要求构建包含区块链存证、零信任架构和对抗样本检测的智能安防系统。值得关注的是，2021年新增的边缘计算资源调度题，要求综合运用强化学习和容器编排技术，该题型在2023年扩展为包含5G切片与MEC协同的工业互联网场景应用。

备考建议应注重三个维度：一是强化控制理论在智能系统中的工程转化能力，重点掌握MPC与数字孪生、自适应控制与边缘计算的融合应用；二是构建"深度学习+认知科学"的知识图谱，特别是强化学习在脑机接口、多模态感知等领域的创新应用；三是建立"物联网+安全+计算"的立体知识体系，重点突破混合组网、智能调度和对抗防御等复合型技术。建议考生建立包含200+典型题目的智能题库，通过MATLAB/Simulink和PyTorch双平台验证，同时关注IEEE IoT Journal、自动化学报等期刊的前沿技术动态。