针对商用车电子稳定性控制系统（ESC）中纵向车速、侧向车速、质心侧偏角等部分车辆状态参数难以直接获得、车辆系统传感器过程噪声一般为时变且未知等问题，提出了自适应容积卡尔曼滤波（ADCKF）算法，将标准容积卡尔曼滤波(CKF)算法与次优Sage-Husa噪声估计算法结合在一起，对部分车辆状态参数进行实时在线估计；然后根据商用车ESC的控制需求，并考虑建模不确定性和外界扰动，提出了商用车ESC径向基（RBF）神经网络滑模控制算法，利用径向基神经网络对干扰项进行估计。最后,通过MATLAB/Simulink与TruckSim联合仿真，对上述算法进行仿真验证。仿真结果表明：ADCKF算法对商用车的车辆部分状态参数估计较为精确，基于车辆状态估计的商用车ESC神经网络滑模算法控制效果良好，能满足商用车ESC控制需求。

基于混合粒子群算法，提出了一种针对轴间混合动力汽车双离合变速器参数的优化设计方法。将增强型粒子群算法和混沌局部搜索粒子群算法组合成混合粒子群算法，采用当量油耗最小值策略，对双离合变速器最小传动比和偏置速比进行优化。应用AMESim-Simulink联合仿真平台进行优化过程中油耗仿真，其中AMESim被应用于混合动力汽车整车模型搭建，MATLAB/Simulink被应用于控制策略和优化算法模型搭建。仿真结果表明:优化后的传动系统参数在保证动力需求的基础上油耗降低2.04%，具有更好的燃油经济性。

轮胎与地面的复杂作用过程决定其模型的反解不充分存在，因而无法直接求解考虑了轮胎特性的复合车辆模型由轨迹得到期望控制量。为此,提出了基于轮胎力预判与拟合的轨迹跟踪控制策略，根据物理层面的界限将轨迹跟踪控制分解成为上、下两层进行：上层控制采用终端滑模控制算法，根据目标曲率动态求解车身动力学实现对期望前轮侧向力的预判；下层控制采用系统辨识思想提取轮胎特征点数据，通过样条函数直接拟合轮胎力的作用特性得到期望转向角度。建立复合车身与轮胎的12自由度车辆动力学模型，并依据保持不同车速所需滑动率试验值，建立半经验滑模纵向控制策略实现对车速的控制。最后，以神经网络构建对比算法，在考验稳定性的阶跃曲率工况及模拟连续转弯道路的多变曲率工况下，验证了轮胎力预判与拟合算法的高效性及全局鲁棒性。

针对锂离子电池机械完整性在高温环境下的研究需求，本文对不同荷电状态(SOC）的圆柱型锂离子电池单体进行高温搁置和高温循环处理，并对处理后的电池单体进行径向挤压试验。试验结果表明:高SOC的电池单体经40 °C以上的高温搁置后受压时往往会因结构软化而提早发生内短路，搁置温度越高电池抗变形能力越低；高温短期循环会提高电池单体的抗变形能力。

风洞试验中外场声源定位因射流结构产生声源漂移，未知声源因位置不确定造成的定位焦距不准确将增大测量声漂移误差。本文基于几何声学理论推导，确定声漂移量误差与定位焦距误差成正比关系，基于此关系，针对固体表面目标声源空间分布情况，通过试验件外形几何关系建立声源位置函数，用逼近法获取更精准的定位焦距进而降低声漂移误差，其结果通过风洞试验验证。研究表明，此逼近法能快速降低定位焦距误差，消除由位置不确定带来的声漂移量误差。

以乘用车后视镜为研究模型，采用格子玻尔兹曼方法，研究其尾部流场特性。将空气动力学与多相流理论相结合，在格子玻尔兹曼方法基础上应用拉格朗日方法，对雨天汽车行驶时后视镜对侧窗造成的水相分布进行研究，探究其污染机理，进而研究镜柱和镜罩两方面造型因素对侧窗的污染影响，其中镜柱包括长度和尺寸，镜罩包括迎风角度、内侧扩散角、前缘倒角和后缘离去角4个因素。结果表明：各因素对侧窗污染位置及污染比重有较大差异。增长镜柱、镜罩内侧扩散角改为0°、减小镜罩前缘倒角、后缘离去角改为0°皆会不同程度降低污染水平，镜柱尺寸和镜罩迎风角对侧窗影响较为复杂，但也可得到较小水平污染结果，各因素对侧窗污染影响并非独立作用。

轨道车辆行驶过程中线路轨迹的变化将影响车体的随机振动响应，在车辆行驶垂向加速度、车体角速度以及姿态角等运动参数的基础上，建立了轨道车辆车体垂向振动力学模型。通过对变系数微分方程组的数值求解获取轨道车辆运行过程中车体垂向的振动响应，并通过与试验测试振动加速度信号比较检验了所建振动力学模型的合理性。分析了车体垂向随机振动随车辆运动参数的变化情况，结果表明:车体垂向随机振动与行驶垂向加速度存在一定程度的关联性，为轨道车辆安全运行和进一步基于运动和振动信号的故障诊断奠定了基础。

重载隔振平台主要应用于搭载高精密仪器设备，隔离复杂路面不平所产生振动与冲击，为其提供稳定的工作环境。本文以6自由度并式联隔振平台为研究对象，使用精英策略下快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和多目标粒子群算法（MOPSO）对平台的减振系统进行参数优化，显著提高了其隔振性能。在多种不同路面干扰信号激励下，使用NSGA-Ⅱ和MOPSO两种方法对减振系统的阻尼和刚度参数进行优化，优化结果表明：不同激励下，平台上平面垂向加速度和垂向位移两优化目标的隔振率最高可达56.21%；此外，应用NSGA-Ⅱ对隔振平台阻尼器支撑角度参数进行优化，使两优化目标隔振率提高了7.00%；并对正弦激励情况下的仿真参数进行了实验验证，实验与仿真误差可达8.30%，验证了参数优化的有效性。

基于人工神经网络的智能故障诊断方法能有效识别设备的健康状况，但传统人工神经网络需要大量有标签样本进行训练，这极大限制了人工神经网络在设备故障诊断中的应用，并且对于不同工况的适应性较差。为解决该问题，提出了一种基于迁移学习理论的轴承故障诊断模型，该模型由栈式稀疏自动编码器（SAE）和柔性最大值函数（Softmax）回归组成，引入高阶KL散度（HKL）训练域自适应能力，可从具有大量已知数据的工况迁移到仅有少量数据的相似工况中。当工况改变时，仅需少量数据进行训练即可适应新工况。采用凯斯西储大学公开的轴承实验数据集验证了该模型的有效性。

在深入研究涡旋压缩机型线构造方式的基础上，提出了一种利用Frenet活动标架构建涡旋型线的新方法，利用该方法构建了一种新型的变壁厚涡旋型线，并建立了该型线的基本几何理论，详细推导了工作腔容积。在此基础上引入了压缩比、面积利用系数、轴向气体力和切向气体力4个性能指标，对其性能进行评估。结果表明：在相同几何参数条件下，与传统的变壁厚涡旋型线相比，新型变壁厚涡旋型线的各项性能均较优，不但压缩比和面积利用系数分别提高了7.15%和4.84%，而且所受的轴向气体力和切向气体力也明显较小。可见，采用新型的变壁厚涡旋型线有助于进一步提高涡旋压缩机的性能。

利用压力传感器和粒子图像测速技术(PIV)对1/4缩比的方背Ahmed模型以及加装船尾结构的模型尾迹进行了精细测量和统计分析，实验雷诺数为9.6×10⁴。背部瞬时压力的统计分析表明：方背Ahmed模型的尾迹在水平方向上呈现出双稳态的特征，即两种打破对称的稳定状态交替出现，每种稳定状态可维持较长的时间尺度。处于两种稳定状态时，背部大概率地呈现出较低的压力，而处于过渡态时相反。通过PIV在水平面的测量，瞬时流场和条件平均的结果均捕捉到了双稳态的流场特征。在模型尾部增加船尾结构后，尾迹的双稳态现象随着船尾长度的增加逐渐被抑制，尾迹涡结构趋于对称，同时尾迹宽度变窄，涡脱落强度减弱，继而造成背压提升，阻力减小。

通过添加Cu-Ag合金颗粒制备了Ag量为0.07%和0.10%的2205固溶双相不锈钢，同时制备了母材2205和含Cu2205固溶材料进行对比分析。利用光学显微镜（OM）、扫描电镜（SEM）、万能拉伸实验机、电化学工作站和覆膜法，对比研究了4种材料的显微组织、力学性能、耐蚀性能和抗菌性能。结果表明：Ag量增加会使组织中α增多，γ减少；两种含Ag材料组织中均存在含Ag相，粒径介于1~6 μm的Ag相分布于α基体及α/γ相界处，粒径介于80~400 nm的Ag相分布于γ相中；与母材2205相比，添加Cu可提高材料的抗拉强度，但使其延伸率降低；Ag量增加可同时提高材料的抗拉强度和延伸率；所有材料中，含0.10%Ag量的材料综合力学性能最佳；在3.5%NaCl介质中，含Cu2205材料的耐蚀性能最优，Ag量增加，材料钝化膜稳定性及耐腐蚀性能先提高后降低；含Ag2205材料抗菌率随接触时间延长而提高，高Ag量材料一直都有良好的抗菌性能，母材2205和含Cu2205固溶材料不具备抗菌性能。

将Ti-C-Fe预制块添加到球墨铸铁中，考察了不同Ti含量对球墨铸铁组织及力学性能的影响。结果表明:Ti添加后，在铁液中主要以TiC和Ti(C,N)的形式存在，并使珠光体和铁素体组织得到细化；Ti的质量分数为0.023%时，石墨数目、球化率以及铁素体含量提高；随着Ti含量的升高，生成的TiC颗粒会阻碍C原子的扩散，使石墨球出现畸变，球化率下降，铁素体含量降低。力学性能测试表明:Ti的质量分数为0.023%的试样具有良好的综合力学性能，其屈服强度和抗拉强度分别提高了5.43%、3.73%，延伸率提高了10.64%；当Ti的质量分数为0.054%~0.072%时，试样有较高的抗拉强度；Ti质量分数达到最高0.135%时，试样的屈服强度和布氏硬度达到最大。

利用变极性冷金属过渡技术对铝合金进行平板堆焊，改变参数EP/EN Balance以调整正/负极性的比例。通过高速摄像及电信号采集系统对熔滴过渡过程和焊接过程电信号进行采集分析。通过金相分析，研究EP/EN Balance对焊道成形的影响。结果表明：变极性冷金属过渡堆焊过程中，正极阶段的热输入明显高于负极阶段，从而实现了“冷”和“热”的交替；通过调节EP/EN Balance参数，可以改变正/负极的比例，从而对焊接热输入进行调控；利用变极性冷金属过渡技术对铝合金进行堆焊，焊道外观成性良好；随着EP/EN Balance增加，熔深和接触角增大，余高降低。

采用高功率超声波点焊机成功焊接T2纯铜和Ti6Al4V钛合金异种金属，分析了不同焊接能量对接头的界面温度、横截面宏观形貌、界面成形和力学性能的影响。研究发现：随着焊接能量的增加，峰值温度和高温停留时间升高，压痕深度逐渐升高，接头界面均较平直，未出现金属间化合物，存在扩散层，最大厚度为2 μm，拉剪力随着接头结合面积的扩大而逐渐增大，最大值为2322 N。接头沿界面靠近铜侧母材断裂，断裂模式由脆性断裂过渡至韧-脆混合断裂。利用ABAQUS有限元数值模拟软件对不同焊接能量下的界面进行应力分析，系统地阐述了铜/钛超声波焊接接头界面成形机理。

提出了一种新型动态公交专用道，不仅确保了公交优先策略，且可显著提升道路资源时空利用率，降低了社会车辆与公交车辆对道路资源的需求冲突。分析了公交车到达时刻的差异性，基于交叉口车辆排队的消散过程,提出了动态车道清空距离确定方法及车道控制流程;结合HCM2010车辆延误公式和路阻函数,建立了不同道路条件下车均和人均出行时间模型，通过数值模拟仿真对未设置公交专用道、常规公交专用道和动态公交专用道3种车道组织方案的运行效益进行对比分析。实验结果表明：在三车道道路条件下，当社会车辆流量小于2268 pcu/h时，设置动态公交专用道的时间效益更好，为公交车道的优化提供了理论支持。

分析了环形交叉索桁结构(ACCTS)的结构特点，提出了3种压杆跳格布置方案，并从预应力分布、荷载状态、抗屈曲能力、用钢量等方面与原方案进行了对比研究，确定了最优跳格布置顺序。最后，对最优方案与原方案二者的静、动力性能进行了系统的对比研究。研究结果表明：在不改变原结构静、动力性能的情况下，最优跳格方案不仅节约了用钢量、提高了结构的抗屈曲能力，而且简化了结构体系、降低了施工成形难度。本文研究对ACCTS在实际中的推广有一定的促进作用。

为研究CFRP筋粘结式锚固体系的界面失效演化机制，以锚具内倾角和锚固长度为变化参数，完成了9组CFRP筋粘结式锚具组装件的静载试验。结合试件的失效模式、筋材的磨损程度和加载端粘结-滑移全过程曲线，对CFRP筋粘结式锚固体系界面失效演化机制展开详细分析，从能量角度探讨了粘结界面能量耗散情况。运用灰色关联理论分析了各影响因素对粘结强度的敏感程度，通过数学拟合给出了粘结强度回归公式，并与现有计算模型进行了比较。研究表明：对于CFRP筋粘结式锚固体系，化学胶结力仅在加载初期起作用，界面粘结应力主要由摩擦力和机械咬合力承担；相对弹性变形能受锚固长度和锚具内倾角的影响不明显，相对局部破坏能主要受锚具内倾角影响；随着锚固长度的增大，试件弹性粘结强度、极限粘结强度和残余粘结强度均有所降低；随着锚具内倾角的增大，未发生剪切破坏的试件极限粘结强度有所增大，但弹性粘结强度和残余粘结强度的变化则不明显。灰色关联分析结果表明：各参数与粘结强度的关联度由大到小依次为CFRP筋根数>锚固长度>锚具内倾角>CFRP筋间距。本文粘结强度回归公式计算结果与试验结果吻合较好。

为研究疏水性纳米白炭黑改性沥青及沥青混合料的粘弹特性，选用硅烷偶联剂表面修饰后得到的疏水性纳米白炭黑作为沥青改性剂，对疏水性纳米白炭黑改性沥青及沥青混合料进行了针入度试验、旋转粘度试验、剪切流变试验和静态蠕变试验，并以针入度指数、旋转粘度、复数剪切模量、弹性剪切模量、粘性剪切模量、相位角、车辙因子、应变差以及Burgers粘弹参数为技术指标进行了粘弹性评价。结果表明：加入疏水性纳米白炭黑，可增强沥青混合料的粘弹性能和高温稳定性能，改善沥青的感温性能以及常温状态下的触变性。通过主曲线分析可知，在低频区疏水性纳米白炭黑的掺入可以提高沥青的相位角，增强沥青的弹性性能。通过分析疏水性纳米白炭黑改性沥青的Burgers模型参数，发现疏水性纳米白炭黑的掺入可提高沥青的粘滞系数。由静态蠕变试验结果分析可知，疏水性纳米白炭黑的掺入，可明显降低相同温度下沥青混合料的应变值。此外，疏水性纳米白炭黑改性剂的掺入可增强沥青混合料的弹性部分，增大沥青混合料的粘性流动变形和粘弹性延迟变形。

为实现连续梁桥地震行为可控，其抗震安全得到有效保证，本文基于连续梁桥地震行为可控的设计准则，研发了相关实用装置。设计了一种新型隔震支座，允许其在地震中发生破坏，以释放上部结构的惯性力，保护墩柱、桩基不发生损伤。设计了两种与该隔震支座配合使用的大行程钢阻尼耗能限位装置，以控制上部结构的位移在可接受的范围内。采用室内试验方法对隔震支座与耗能限位装置力学行为进行试验和检验，并得到相关本构模型参数。试验结果表明：该支座剪断可控性强，断后摩擦行为稳定，摩擦过程不确定性小，配合使用的大行程钢阻尼装置滞回曲线饱满，耗能特性突出。最后，结合连续梁桥工程案例，采用数值模拟方法对实用装置的有效性进行了验证。

为了给装配式涵洞的优化设计提供基础数据和技术支撑，以实体工程为依托，借助室内试验与有限元分析，对整体式、平缝式、圆铰式和榫接式4类涵洞结构的力学性能进行了对比分析。首先，依据相似理论制作了4类涵洞结构的缩尺模型，对其在全加载过程中的静力响应进行了测试。其次，采用有限元方法对具有代表性的整体式和圆铰式箱涵结构的力学性能进行了数值仿真分析。最后，依据测试数据和数值仿真分析，对4类箱涵结构的力学性能进行了全方位的剖析与对比，给出了一些有益建议。研究结果表明：4类构件的失效模式均是上顶板底部混凝土受拉开裂后产生弯曲破坏，但铰缝的设置显著改变了箱涵结构的受力状态，侧墙受力状态的改变尤为明显；承载能力与开裂荷载的规律类似，均为整体式箱涵结构最大，圆铰式箱涵结构最小。

由于部分地区缺少长期风速资料，根据《建筑结构荷载规范》不能确定这些地区的基本风压，急需根据短期风速资料得到一个可供桥梁等工程结构设计使用的基本风压。选取中国54个代表性城市2013年~2017年的短期风速资料，使用月最大风速资料与极值I型分布函数进行拟合，矩估计法和Gumbel法分别对参数进行计算，采用柯尔莫格罗夫检验法进行检验。结果表明：54个城市的月最大风速资料均符合极值I型分布，用月最大风速资料与极值I型分布进行拟合时，Gumbel法比矩估计法的拟合效果好。因此,选用月最大风速资料拟合极值I型分布计算缺少长期风速资料地区的基本风压。采用该方法计算了重现期为6个月、50年、100年的基本风压，重现期为6个月的基本风压可以为设计使用年限较短的工程（如拆除工程）提供参考风压，重现期为50年、100年的基本风压可以为没有长期风速资料地区的桥梁等工程结构设计提供依据。最后,采用本文方法对缺少长期风速资料的阜阳市基本风压计算提供算例。本文方法对没有长期风速资料和重现期较小的风压确定具有重要工程意义。

针对医学图像样本中存在噪声元素多、正负样本区分度不明显的问题，设计了一种递进式的多尺度信息融合机制，并结合自然图像分类中的注意力机制，对现有卷积神经网络结构进行改进，建立了端到端的图像自动识别模型。该模型对卷积神经网络不同层的输出选择相对应融合策略，对图像的不同层次的信息进行综合利用。采用改进后的模型对肺炎疾病正负样本X光片进行识别，准确率达到95.11%，查准率达到90.75%，查全率达到90.28%。设计了多组交叉对比实验，实验结果表明:改进后的模型在时间和空间复杂度上的优越性以及本文设计的多尺度信息融合机制对图像识别任务准确率的提升性更高。

为提升在低辐射剂量条件下能谱式计算机断层扫描(CT)的重建图像质量，提出了一种基于复合感知损失函数的生成对抗网络去噪模型。此方法将像素空间与人类感知的特征空间结合到网络的生成对抗过程，并引入残差学习解决网络层数加深导致的图像细节丢失问题。通过采用多个能段的CT图像作为输入，同时利用了能段内的空间相关性和能段间的能量相关性，提高了能谱CT图像的视觉灵敏度。实验结果表明:该方法将峰值信噪比提高约5 dB，结构相似性指数提高约0.2，特征相似性指数提高约0.06。与当前的低剂量CT影像去噪算法相比，本文模型可实现更好的噪声去除效果，同时能保留诊断必要的细节信息，显著提高了低剂量能谱CT图像的质量。

提出了一个基于关键点注意力机制与通道注意力机制相结合的深度神经网络，用于解决服装关键点检测、类别分类和属性预测等3个方面的问题。网络通过对输入特征图进行卷积提取特征、反卷积恢复特征图大小以及加入非局部连接结构获得关键点之间的联系等一系列操作来预测服装关键点，进而得到关键点注意力。关键点注意力模块强调了服装中有辨别性区域的特征，进而得到新的特征图。此外,通道注意力模块增加了对分类和属性预测影响更大的特征图的权重。在DeepFashion数据集上的实验结果表明：本文方法较当前已有方法有效提高了类别分类的准确率和属性预测的召回率。

室外拍摄的图像由于空气中的大气颗粒会具有较低的对比度和能见度，影响主观视觉和图像处理系统的有效性，为此本文提出了一种端到端的透射率和大气光联合估计去雾网络。通过共享特征模块获取透射率和大气光共有的全局特征，利用金字塔池化模块的多尺度卷积提取组合特征；然后，通过两个并行的分支分别估计透射率和大气光；最后，通过大气散射模型反演出无雾图像。实验结果表明:本文方法恢复图像较其他去雾方法的对比度更强，色彩更自然，网络优化参数更少。

针对传统合成孔径雷达(SAR)图像道路识别步骤繁杂的问题，提出了一种新的基于深度学习的SAR图像道路识别方法。首先，在原有全卷积神经网络(FCN)的基础上通过改进激活函数构造一种新的卷积神经网络M-FCN，有效缓解了道路信息丢失问题；然后，将该卷积神经网络和自主构建的道路标签集应用于模拟SAR和真实SAR图像道路识别实验中，提高了鲁棒性。实验结果表明：与支持向量机(SVM)、传统全卷积神经网络和其他算法比较，该算法可以用来识别道路特征，并具有较高的精度和可靠性。

在图像压缩过程中，信息利用率对图像压缩的效率起决定性作用。为了更好地提高信息的利用率，提出了一种端到端的基于深度卷积神经网络的信息流增强图像压缩方法。在编解码网络中，采用特殊的网络结构，增加了卷积层之间的前向与后向连接，与传统的前向神经网络相比，信息流的双向流动和视觉特征的循环反馈可有效实现信息流的增强，从而提高图像的压缩效率。实验表明：在相同码率下，本文算法复原图像的MS-SSIM分别比JPEG、JPEG2000和HEVC高0.08、0.027和0.012。将基于深度神经网络的信息流增强结构用于图像压缩，可有效提高压缩效率。

针对大尺寸单目视觉坐标测量系统中二维像点的亚像素定位精度对三维坐标测量精度影响较大的问题，就光学特征点在像平面上的二维像点质心定位方法进行了分析。基于针孔成像原理建立了摄像机模型，讨论了光学特征点对应的二维像点的提取方法，重点研究了二维像点的亚像素定位。提出了基于阈值迭代的像点质心定位方法，该算法通过设置阈值并多次迭代，减小成像对称性差带来的误差；通过三次插值算法，增加参与定位计算的成像中心周围的有效像素点；通过灰度平方加权算法，增加灰度值大的像素点在定位计算中的权重，减小噪声误差。对比实验表明：本文提出的像点质心定位算法可实现1/100以上的像素细分。本文算法在x和y方向的定位标准差分别为0.0022和0.0019 pix，与灰度平方加权质心定位法和双三次插值灰度平方加权质心定位法相比均更小，定位精度更高。x和y方向的定位误差范围分别在0.0039和0.0046 pix以内,与前两种方法相比均更小，定位稳定性更好。本文提出的定位方法可应用于各类近圆形小光源图像的区域亚像素定位。

针对混合任务模型，使用常带宽服务器(CBS)，采用备份的策略，在保证系统可靠性的基础上最小化能耗，提出一种实时系统调度算法RLPMABC。该算法在调度开始前根据利用率选择被保护的周期任务，在运行中利用可用空闲时间来创建备份任务和电压缩放，实现了低功耗与可靠性之间的协同优化。实验结果表明:相比现有算法，本文算法具备高效的节能效果和更高的可靠性。

针对基于线边集成超市的混流装配线物料配送调度问题，提出了一种基于极限学习机和知识库的动态调度方法。首先，对动态物料配送调度问题进行描述，建立了数学模型，考虑设备的随机故障和装配时间的不稳定性，在产品配比和调度目标权重可变的条件下，最大化装配线产量和物流工人数的权重和;然后，构建了基于极限学习机和知识库的动态调度方法，考虑到极限学习机的缺陷，提出了基于精英反向学习的自适应差分进化算法优化极限学习机;最后，仿真实验结果证明了本文动态调度方法在动态调度过程中的可行性和有效性。

针对脉搏波信号识别准确率低和实现复杂等问题，提出了一种基于脉搏波时频域特征混叠的低复杂度分类算法。该算法首先基于卷积神经网络(CNN)自动提取脉搏波信号时域特征，包括表征周期内信号片段特征的单周期特征和本文提出的表征周期间关系的多周期特征；然后，补充基于小波变换的梅尔倒谱系数作为频域特征；最后，使用神经网络全连接层将时频域特征混叠、去冗余后，通过softmax分类器实现脉搏波分类。由于CNN权值共享和降维等特点，本文算法可通过低计算成本实现特征提取。基于python平台的仿真验证表明：本文算法对脉搏波的识别准确率可达93%，远高于传统的基于时域或频域特征的识别准确率。

为更加高效、准确地对数据完整性进行评估,通过对国内外完整性评估技术和方法的研究，本文基于Linked data的数据特点，提出了用于数据完整性评估的β算法和用于隐含数据挖掘的Dam算法，并从理论上分析证明了算法的有效性和准确性。最后，将东北石油大学教务数据发布为Linked data作为验证数据进行实验，与文献中两种完整性评估算法进行了比对，结果表明：评估完整性提高约6%，评估效率平均提高约40倍，验证了本文算法的准确性和高效性。本文提出的基于Linked data的数据完整性评估算法不仅能保证数据评估的准确性，同时能大幅度提高计算效率。

基于资源预留的思想并结合负载预测模型，以最小化应用的重配置代价和最大化资源利用率为目标，分别从启发式和智能化的角度设计主动式的弹性资源分配策略。两种策略均在流水线式处理模式下计算应用的延迟，且概率性地保证应用延迟性能的约束。其中，启发式策略采用本地阈值方法进行资源分配；智能化策略基于强化学习技术自适应地分配资源。实验结果表明：与反应式策略相比，本文提出的主动资源分配策略具有较低的重配置代价和较高的资源利用率，且智能化策略的性能更优，尤其在突发负载变化相对稳定的情况下表现更好。

针对基于数据挖掘以及模式匹配的两种缺陷感知数据检测算法交并比（IOU）小，导致检测效果差的问题，在机器学习的基础上研究一种新的虚拟网络感知数据缺陷自动检测算法。该算法主要分为两个阶段内容：前一阶段采集和处理感知数据，准备好后续BP神经网络模型的学习样本；后一阶段构建和训练神经网络模型，并将前一阶段得到的学习样本作为输入数据输入到训练好的BP神经网络模型当中，实现缺陷数据与正常数据的区分，完成感知数据缺陷自动检测。结果表明：基于机器学习的虚拟网络感知数据缺陷自动检测算法交并比（IOU）为0.9588，与基于数据挖掘以及模式匹配的两种缺陷感知数据检测算法相比，更接近1，说明本文算法检测效果更好。

传统自适应模型采用几何光学法、几何相似法和特征靶标测量法构建完成，存在感知延时较长、自适应跟踪精度较低的问题，为此提出一种基于姿态估计算法的组件感知自适应模型。该模型的构建主要分为3部分，首先利用基于平面模版的张正友摄像机标定方法进行感应组件标定;然后建立目标物体三维模型，实现运动目标跟踪;最后利用基于模型的姿态估计方法估算目标物体的姿态实时状态，实现组件感知自适应模型的构建。结果表明：与上述3种传统模型相比，本模型自适应控制下组件感知延时缩短，自适应跟踪精度提高，改善了机械臂操作性能。

针对当前评价系统评价人才质量时出现的评价误差大、效率和准确率低的问题，提出了基于多目标进化算法的人才质量模糊综合评价系统设计方法。该方法通过输入模块、模糊综合评价模块、报表处理模块和系统维护模块构成人才质量模糊综合评价系统的整体结构。采用层次分析法对人才质量评价指标对应的权重进行计算，构建人才质量模糊综合评价模型，然后采用多目标进化算法对人才质量模糊综合评价模型进行求解，实现人才质量的评价，完成人才质量模糊综合评价系统的设计。实验结果表明:本文方法评价效率高、评价准确率高。

本文以贝叶斯方法为基础构建了用于估计银行间负债的模型，并利用机器学习算法构造了可在条件分布基础上进行抽样的Gibbs取样器，抽样被用于压力测试，以此给出所有可能测试结果的概率。最后，推导出了银行的违约概率并讨论其对包含在网络模型中的先验信息的敏感性，帮助金融监管部门评估金融机构的违约风险，减少系统性金融风险，维护金融市场的稳定。

针对对流层散射通信信道多径衰落特性，提出一种基于跳频的抗衰落方法，通过建立基于跳频的散射通信模型，对该方法在衰落信道下的性能进行理论分析，并给出其接收信号基带处理算法流程，采用基于跳频帧结构的帧粗同步及基于信道响应搜索的帧细同步算法，解决衰落信道下的帧同步问题，采用基于信道去噪估计与混叠抽取的频域均衡算法，有效克服信道多径，并抑制噪声放大。仿真结果验证了该方法性能理论分析的正确性以及有效性。

基于简正波理论，数值分析了浅海信道不同声纳距离范围内入射声场结构、波达角特性和空间相关特性。根据水中目标入射声场的接收方式建立了接收模型，开展了典型声纳频段入射声场时空分布特性海上实验。理论和实验研究表明:远程来波声场主要由低阶简正波构成，在垂直面内近似于水平入射；低频声场具有明显的时间与空间稳定性，能对入射声场进行空间预测。

将传统多频段信号源切换控制算法应用在分布式通信网络当中无法实现稳定的信号源切换，为此提出多频段信号源远程切换控制算法。利用通信网络监控设备采样实时信号，并计算传输信号的所处频段。以通信信号的传输路径为基础实现对多频段信号源的定位。安装远程控制设备并在其中设置切换控制的触发条件，最终通过切换接入点排序和电压与电流转换控制两个步骤，实现多频段信号源的远程切换控制。为验证远程切换控制算法的可行性，分别从控制抗阻塞性能和稳定性能两个方面实现测试，从而得出测试结论:远程切换控制算法比传统切换控制算法的抗阻塞性能提高了2.2%，且切换控制稳定性能更高。

针对物联网大规模分布式拒绝服务攻击检测难题，基于Docker虚拟化容器技术搭建了物联网流量仿真平台，通过模拟Mirai僵尸网络和执行命令产生4种不同的攻击流量。人工执行与物联网实验箱自动产生正常流量。对原始流量进行统计分析生成包级和秒级两种不同等级的物联网流量数据集。提出了分段HURST指数、滑动窗口熵和滑动窗口置信区间3种统计指标和分析方法，并制定了攻击检测规则。实验结果表明:基于滑动窗口均值置信区间的异常流量检测方法可达72.11%的准确率。

针对多自由度机械臂在实现轨迹跟踪控制时过于依赖机械臂的精确数学模型和跟踪精度低等问题，提出了一种将自适应神经网络、极局部模型与积分型终端滑模相结合的控制方法。该方法使用一种基于时延估计的极局部模型来近似机械臂的动力学模型，利用自适应神经网络的非线性逼近性能，补偿时延估计产生的误差；对极局部模型设计积分型滑模控制器提高系统的收敛速度和控制精度，实现不依靠动力学模型的机械臂高精度轨迹跟踪。通过李雅普诺夫理论证明系统的稳定性和有限时间收敛性。最后通过实验，验证了该控制方法可以在完全不依赖模型信息的前提下实现机械臂的高速度和高精度跟踪控制。

研究了多目标优化和多运行约束条件下的列车自动驾驶系统控制器设计问题。在建立非线性多质点模型的基础上，提出了满足列车准时性、节能及乘坐舒适度的列车自动驾驶非线性模型预测控制算法，并给出了算法的可行性及闭环系统稳定性的理论证明。数值仿真验证了本文算法的有效性，仿真结果表明：列车在满足运行约束的条件下，与线性模型预测控制算法相比，本文算法控制效果更好，误差更低。

针对黄淮海地区玉米收获过程中籽粒破碎率和未脱净率高的问题，研发了横轴流式玉米柔性脱粒装置,该装置内安装有带柔性钉齿和弹性短纹杆的脱粒滚筒。基于Hertz接触理论对柔性钉齿与玉米果穗碰撞接触进行了力学分析;基于刚柔系统耦合理论对弹性短纹杆与果穗碰撞进行了动力学分析;通过离散元分析完善了弹性短纹杆参数设计;选取滚筒转速、脱粒间隙和喂入量作为试验因素进行了单因素试验和最优参数组合对比试验。试验结果表明:装置最优参数组合如下：滚筒转速为450 r/min，凹板间隙为40 mm，喂入量为8 kg/s，此时平均籽粒破碎率为2.91%，未脱净率为0.51%，优于常规脱粒装置。

为解决酱牛肉在贮藏期间容易变质货架期短的问题，利用低温等离子体对酱牛肉进行杀菌，研究低温等离子体处理功率分别在300、350、400、450、500 W、处理时间为3 min的条件下对气调包装（75%CO₂+25%N₂）酱牛肉贮藏期间品质的影响。结果表明：当低温等离子体的功率为400 W、处理3 min时，对酱牛肉的pH、色泽、蛋白质和脂质氧化的影响较小，而且水分损失最少，杀菌效果最好，酱牛肉的货架期可延长约5天。