系统科学是自然科学与社会科学的基础学科，它关心涉及复杂系统性质和演化规律的基本科学问题，试图通过对生命生态、资源环境、社会经济等具体系统演化过程中关键问题的研究，揭示复杂系统所具有的一般性规律，研究复杂系统宏观层次上的涌现性行为、系统性质和功能的智能控制等科学问题。基于以上学科基本内涵，在科学研究上，北京师范大学系统科学学科特别关注复杂系统在时间演化过程中所表现出来的丰富多彩的性质和行为，及其背后存在的具有共性的基本规律。我们结合系统理论国家重点学科与系统分析与集成专业的建设，理论基础、方法技术与实际应用并重，注意将理论探索与具体领域的研究紧密结合起来，一方面利用系统科学的思想、方法和工具研究经济、资源环境、生物、计算机系统等领域中的相关问题；另一方面注意从具体问题中提炼具有共性的规律性的东西，发展系统科学的基本概念和理论。经过长期的努力和积累，系统科学学科形成了稳定的、具有一定优势和特点的研究方向。

1、复杂系统基本理论。研究非平衡、非线性系统的基本性质与规律，并以此为基础讨论实际系统中的问题。内容包括复杂系统的演化分析，非平衡非线性系统中的时空有序结构，非线性系统的混沌动力学、混沌的控制与同步，系统的网络结构与功能等方面。

2、复杂系统的控制与优化。复杂系统的控制和优化是复杂性科学的一个重要分支，其目的在于：根据被控系统和环境的特性，通过能动地采集、运用信息并施加控制作用，使系统在外界控制作用下产生预期的自组织和涌现现象。理解系统的行为特征并在此基础上实施智能控制是本方向研究的主要内容。

3、生命生态系统暨脑与认知的自组织行为。本学科点在已有理论生物学研究的基础上，开展了对大脑和认知神经系统的研究，从复杂性的角度研究大脑认知和学习过程的自组织行为，理解脑神经回路的发育形成机制，探讨学习过程中的涌现和自组织。

4、社会经济系统分析。将经济看作一个演化的复杂系统，目的在于把握经济系统的核心规律，并分析实际经济问题，为管理决策提供理论和实证依据，同时促进对复杂系统一般规律的研究。本学科在经济增长、人力资源经济学、宏观经济动力学、货币与金融市场、产业结构等方向开展研究和承担课题。

5、多主体系统和演化算法。自底向上的研究方法是探讨系统复杂性的重要途径，包括基于多主体的模型方法和数据驱动的模型方法，如遗传（演化）算法、人工神经网络等。基于多主体的系统演化方面的工作可以应用到社会经济系统及其它具体系统的研究，对整个学科的带动作用明显，我们在此领域的工作已经产生国际影响。

6、复杂系统的信息技术。在适应人机结合的复杂系统建模中，模式识别、数据挖掘技术和可视化技术是重要的研究领域与技术支撑。我们在表征描述、特征提取、建模重构、人工神经网络建模方面都有了较为深入的研究，系统的可视化技术也取得了丰硕的成果。