根据最新一期的ESI公布数据显示，自动化工程学院苏晓燕老师于2019年发表在人工智能领域期刊《Soft Computing》上的论文“A new rule to combine dependent bodies of evidence”入选2020年ESI高被引论文。该论文提出了一种新的关联证据融合规则，建立并研究联合信度分布等概念，能较好地处理具有IF-THEN关联关系的证据。当证据之间相互独立时，该方法能向下兼容经典的Dempster组合规则。
该论文入选ESI，表明我校自动化工程学院教师的科研成果受到世界范围内相关研究领域科研工作者的关注。ESI（基本科学指标，Essential Science Indicators）是一个基于Web of Science 数据库的深度分析型研究工具，用以确定在某个研究领域有影响力的国家、机构、论文等。其中，高被引论文（Highly Cited Paper）是指论文的被引用次数按照学科及年份由高到低进行排序，排在前1%的论文。