考虑高维（d≥3）空间中含时势的二次导数型非线性项的Schrodinger系统的初值问题. 首先, 在质量共振条件下, 利用能量不等式、 嵌入定理等工具得到系统解的先验估计； 其次, 利用先验估计证明具有小初值的非线性Schrodinger系统解的整体存在性； 最后, 通过构造辅助函数给出质量共振条件下系统解是渐近自由的.

考虑一类含记忆项、 非局部强阻尼及非线性扰动的Kirchhoff型波方程的时间依赖全局吸引子的存在性问题. 首先, 给出该问题解的适定性结果； 其次, 利用能量估计得到该动力系统在相应解空间中拉回吸收集的存在性； 最后, 利用收缩函数方法证明其过程的渐近性质, 从而确定时间依赖全局吸引子的存在性.

通过构造修正能量泛函, 研究二维欧氏空间中非线性Schrodinger方程（NLS）高阶 Sobolev 范数的时间增长性.  基于三次非线性项结果, 建立了任意高阶非线性项的多项式界，所得结果完善了NLS高阶正则性演化理论.

在C*-代数无可分条件的情形下, 基于迹逼近可除的定义, 利用中心大子代数的结构性质, 证明迹逼近可除性关于中心大子代数具有遗传性. 设A是一无限维有单位元的单C*-代数, B是A的中心大子代数, 若B有迹逼近可除性, 则A也有迹逼近可除性.

应用权函数方法、 Euler-Maclaurin求和公式、 Abel求部分和公式及微分中值定理, 给出一个涉及多重可变上限函数及部分和的半离散Mulholland型不等式, 并讨论新不等式中最佳常数因子联系多参数的等价性.

在Hilbert空间中给出一种求解单调变分包含问题的自适应-正则化方法. 首先, 利用自适应规则去除现有算法收敛性分析中迭代步长对算子的依赖; 其次, 结合正则化技巧建立关于求解变分包含问题的强收敛性定理; 最后, 通过图像重建实验说明该算法的收敛性和优越性.

设U_6n=〈a,b|a²ⁿ=b³=1, a^-1ba=b^-1〉是一个有限群, 利用图的谱理论和群的表示理论, 研究群U_6n上Cayley图Cay(U_6n,S)的完美边态转移问题, 并刻画了Cay(U_6n,S)上允许发生完美边态转移的充要条件.

考虑对合环上的w-核EP逆, 从两个方面讨论其性质. 一方面, 定义w-核EP分解， 通过该分解给出w-核EP逆的新刻画, 并讨论w-核EP可逆元的一些新性质. 另一方面, 通过引入e=a^D_w(aw)^k+1, f=wa^D_w(aw)^ka以及投射元p=awa^D_w, 利用e,f和投射元p对w-核EP核逆进行等价刻画, 并由此定义w-核EP序a≤_wb, 研究w-核EP序的性质及其等价刻画.

在模糊等式的框架下， 引入Ω-BCK代数的概念. 首先， 将BCK代数中的清晰等式用模糊等式取代， 给出Ω-BCK代数的定义；其次，刻画Ω-BCK代数的子结构， 并证明Ω-BCK子代数判定的充分必要条件； 再次， 利用模糊同余关系得到Ω-BCK代数与BCK代数的关系； 最后， 将BCK代数的偏序关系进行推广， 定义Ω-BCK代数的E-偏序关系.

考虑一类跳扩散SEIR流行病模型并确定其疾病发生与否的阈值. 首先, 通过一个简化的极限系统从理论上确定阈值A; 其次, 用比较原理证明当A<0时, 疾病将依指数灭绝； 最后, 通过构造合适的Lyapunov函数证明当A>0时, 随机系统解的转移概率函数将收敛到唯一的不变测度, 其收敛速度为任意阶多项式收敛.

基于复杂网络的平均场理论, 建立具有周期性传染率的SEIR(susceptible, exposed, infectious, removed)模型. 首先, 确定系统的正不变集, 利用线性积分算子的谱半径方法给出基本再生数R₀的表达式. 其次, 利用比较原理证明当R₀<1时, 系统的无病平衡点是全局渐近稳定的； 当R₀>1时, 系统至少存在一个正周期解, 且系统是一致持续的. 最后, 用数值模拟验证理论分析的正确性, 结果表明, 网络中节点的最大度越大, 感染者的绝对密度越大, 说明网络结构对传染病传播有显著影响. 此外, 通过数值模拟得到当R₀>1时, 系统存在唯一一个全局渐近稳定的正周期解, 充实了理论分析结果.

针对隐式情感分析中缺乏明显情感线索、 存在混合情感特征、 多义性特征以及语境依赖特征等问题, 提出一种基于层级知识增强和义原知识的中文隐式情感分析方法, 先引入基于转换器的双向编码器表示技术的情感预训练模型以增强情感线索识别能力, 然后通过字符级信息获取、 区域移动框学习、 全局信息学习及多池化操作处理混合情感特征. 同时, 结合义原知识和密度矩阵, 利用HowNet知识库缓解多义性问题, 并与双向长短期记忆网络特征融合以应对语境依赖特征. 实验结果表明, 该方法在有效性、 优越性和泛化性方面均表现优异, 为中文隐式情感分析提供了可借鉴的技术路径, 有助于提升社交媒体、 用户评论等场景下的情感理解与决策支持能力. 

针对病灶形态多样性引发的病理图像识别精度不足及特征融合过程中的语义鸿沟问题, 提出一种融合Transformer与注意力机制的改进型U-Net架构. 首先, 设计边界感知模块强化病理图像的病灶边缘特征表达, 提升模型对复杂结构的感知能力; 其次, 在瓶颈层引入正则化大核注意力模块以建模长程依赖, 并通过逐层正则化策略缓解过拟合风险; 最后, 进一步引入可学习的视觉中心模块, 增强全局与局部特征之间的互补. 在数据集MoNuSeg和GlaS上的实验结果表明, 该方法在分割精度、 边界清晰度方面均优于当前主流模型. 

针对自动驾驶场景中三维目标检测存在的小目标识别困难、 远距离点云稀疏以及多模态特征融合不足等问题, 在多模态三维目标检测框架基础上提出一种改进算法. 该算法通过构建类别与质心感知的前景点采样策略, 增强前景信息保留能力并抑制背景噪声干扰； 通过引入动态卷积图像特征提取机制, 提高图像特征表达质量； 通过设计多阶段交互式特征注意力融合模块, 提升点云与图像特征的深层协同建模能力. 实验结果表明, 该算法在公开数据集上对汽车、 行人和骑行者三类目标的平均检测精度分别达83.49%,46.98%和68.28%, 整体性能优于当前主流方法. 该方法能有效提升复杂交通场景下三维目标检测的准确性和鲁棒性, 对推动自动驾驶环境感知技术的发展有一定参考价值.

针对金属表面缺陷检测中模型精度与推理速度难以兼顾的问题, 提出一种基于YOLOX模型改进的SWE-YOLOX检测算法. 首先, 为解决复杂背景干扰大及缺陷尺度变化显著的问题, 引入混洗通道注意力模块, 增强特征表达能力并抑制无关信息； 其次, 针对缺陷边缘模糊、 纹理不清晰的问题, 融合小波卷积以提升频域特征提取能力, 从而强化细节信息表达； 最后, 将原有交并比(IoU)损失函数替换为EIoU损失函数, 以优化预测框与真实框的回归精度. 实验结果表明, 该方法在数据集NEU-DET上平均表面精度(mAP)达76.3%, 较YOLOX模型提升3.86百分点, 且在参数量与计算复杂度基本不增加的前提下保持了较快的推理速度.

针对目前人工神经网络方法无法准确预报季节性气候现象Madden-Julian振荡(MJO）的问题, 提出一种基于领域先验知识的时空神经网络模型. 首先, 该方法结合气候环流数据的特性, 融入领域先验知识进行数据预处理； 其次, 采用预训练微调架构, 利用次季节-季节的模式数据进行模型预训练, 并通过再分析数据（ERA5）完成微调； 最后, 通过时空建模, 选用卷积神经网络和长短期记忆网络结合的框架, 将先验知识嵌入预训练过程并优化预报. 实验结果表明, 该模型能实现23 d的MJO准确预报, 其性能优于其他人工神经网络方法及国内数值预报方法.

针对不确定性知识具有模糊性、 随机性或不完整性, 很难用单一方式准确表示和处理的问题, 提出一种基于资源描述框架(RDF)与概率推理的不确定性知识表示算法. 首先, 采用RDF图描述不确定性知识数据样本, 构建不确定性知识元语句及其层次关系, 进而得到不确定性知识RDF图模式与标准语句模式; 其次, 用模糊Petri网表示不确定性知识, 定义模糊Petri网八元组, 采用概率软逻辑推理方式构建模糊推理规则, 并对逻辑推理规则进行约束; 最后, 通过特定算子推理, 在库可信度数值稳定时输出不确定性知识表示结果. 实验结果表明： 该方法构建的标准语句语义丰富度数值均高于0.8； 在逻辑规则增加至220个时, 出现逻辑矛盾的次数仅为3, 概率为.36%； 不同不确定性知识表示的确定度均高于0.9, 表明算法在表示不确定性知识时精确性高, 能有效捕捉并描述知识内部变量的逻辑关系.

针对无线非接触式感知技术在实际应用中存在的参数依赖性较高, 且现有基于优化算法的低参数依赖解决方案易陷入局部极小值的问题, 提出一种基于差分进化算法的低参数依赖无线非接触式感知方法. 该方法通过差分进化算法优化感知系统参数配置, 结合迭代搜索和多参数组合性能评估的方式逼近全局最优解, 并引入多分类器验证方法的有效性. 实验结果表明, 该方法可有效克服参数依赖性问题, 提升数据采集准确性和目标检测精度, 在人体行为识别数据集上分类准确率达97.06%, 在脑神经数据集上分类准确率达94.02%, 具有良好的实用性和鲁棒性, 并有效解决了传统感知方法的参数依赖与局部最优解缺陷, 为无线非接触式感知技术的工程化应用提供了新的参数优化思路.

针对现有增量式最小均方算法仅利用各节点的局部数据进行局部估计, 在信息交互受限条件下估计精度较低的问题, 提出一种循环网络估计的增量式递归最小二乘算法. 该算法在循环网络中逐节点对局部损失函数进行指数加权求和, 仅利用前一节点参数的局部估计值和中间过程矩阵的估计值, 递归求解每个节点处的局部估计, 具有信息交互需求低、 估计精度高的特点. 通过对该估计方法的均值和均方误差理论分析可知, 仿真实验结果与理论分析高度吻合. 在不同应用场景下, 该算法估计精度均优于目前对比增量式最小均方算法, 为分布式循环网络中的参数估计提供了一种高效可行的解决方案.

针对无线传感器网络通常选择密度峰值作为簇首, 而这些节点可能不具备最优的能量状态或网络位置, 会因能量耗尽而过早失效, 形成能量空洞, 影响网络运行稳定性的问题, 提出一种无线传感器网络多级环形分簇的优化算法. 首先, 根据无线传感器网络区域边界到基站的距离对网络区域进行等距离划分, 以获得多个环形区域； 其次, 在各环形区域内, 利用CFSFDP算法, 根据节点的密度和距离进行分簇, 以均衡簇内节点分布并优化通信负载; 再次, 在确定各层环形区域内的最佳簇数量后, 计算各节点的权重值, 并选取权重值较大的节点作为聚类中心, 完成节点分簇; 最后, 考虑节点的剩余能量和相对密度, 动态选择簇首, 并建立多级分簇结构, 同时根据簇首的剩余能量比率进行数据传输排序, 均衡各节点的能量消耗, 避免部分节点过早失效, 保证连通性和传输效率, 实现无线传感器网络多级环形分簇优化. 实验结果表明, 该方法的存活节点数量保持在280个以上, 节点最大剩余能量和最小剩余能量均在3.5 J以上, 且负载平衡值最高, 可以保持在0.8以上, 从而避免因能量耗尽导致的能量空洞, 保证无线传感网络的稳定运行.

针对传统通信网络终端敏感信息的加密方法通常无法兼顾信号的高敏感性和复杂环境下的鲁棒性, 从而使加密后的信息容易被破解或篡改的问题, 提出一种基于并行干扰抵消技术和演化超网络模型的混沌加密解决方案. 首先, 通过最小均方误差构建权值矢量矩阵, 实现各用户干扰信号的估计和排序, 并从中减除干扰, 以提升目标信号的质量; 其次, 引入演化超网络模型, 利用超边关联规则确定信息样本的敏感性, 构建决策分类模型, 实现对敏感数据的挖掘; 最后, 利用Lyapunov指数衡量混沌序列的敏感性, 结合前馈流密码机制及置乱处理, 生成高安全性敏感信息密钥流, 以确保加密过程中的高敏感性和复杂环境下的鲁棒性, 从而提高加密信息的安全性和抗破解能力. 实验结果表明, 该方法能提高加密方法的抗干扰能力, 在提高信息传输效率的同时保证信息安全.

研究具有反转对称组合结构的光子晶体界面态特性, 其中构成晶体的介质采用函数型介质, 其折射率为空间位置的函数. 结果表明： 当介质折射率为常数时, 由两种不同组合结构（PC1+PC2和PC1+PC2+PC1）构成的光子晶体呈不同界面态特性, 由PC1+PC2构成的组合结构仅产生1个界面态, 由PC1+PC2+PC1构成的组合结构最多可产生2个界面态; 当介质折射率为空间位置函数时, 由PC1+PC2构成的组合结构光子晶体可实现对单个界面态与多个界面态的调控; 随着函数介质折射率2个端点值n_b(0)和n_b(b)的增大, 单个界面态发生明显红移, 其峰值强度显著衰减, 多个界面态的位置和数量保持不变, 其峰值强度显著增强.

基于国内仿真支撑平台vPower, 建立大型钠冷快堆堆芯系统、 一回路、 二回路、 三回路及主要仪控系统仿真模型, 对大型池式钠冷快堆紧急停堆工况下主系统动态响应特性进行仿真分析, 并将仿真计算结果与实堆试验数据进行对比验证. 结果表明, 在满功率稳态工况下, 仿真计算结果与实堆运行数据偏差小于1%, 紧急停堆瞬态下仿真计算结果与实堆数据符合较好, 主要变量变化趋势基本一致, 可准确反映反应堆主系统的动态特性.

为研究微量Ni掺杂对铜锌锡硫硒(Cu₂ZnSn(S,Se)₄)薄膜的结晶性、 缺陷浓度和电学性能的影响, 在不影响其他阳离子（铜、 锌和锡）的前提下, 引入微量Ni离子进入铜锌锡硫前驱体溶液中, 经旋涂—烧结—硒化的制备流程, 得到Ni掺杂的铜锌锡硫硒薄膜, 并利用X射线衍射、 Raman光谱仪、 X射线光电子能谱、 电感耦合等离子体光学发射光谱、 扫描电子显微镜、 紫外-可见分光光度计、 Hall效应和导电原子力显微镜对其进行测试分析. 结果表明, 当Ni掺杂百分数为0.5%时, 薄膜的结晶度最佳, 不良缺陷Sn_Zn缺陷浓度降到最低
, 载流子浓度为3.58×10¹⁶ cm^-3, 平均表面电流为4.67 nA, 薄膜的电学性能达到最佳.

采用超声破碎提取夏枯草多糖（PVPs）， 从中分离得到纯化多糖组分（PVP-2）， 并比较PVP-2及其锌、 硒、 硫酸化、 磷酸化修饰PVP-2衍生物（Zn-PVP-2,Se-PVP-2,S-PVP-2和P-PVP-2）的理化特征、 抗氧化、 降血糖和抑菌活性. 结果表明： 与天然PVP-2相比， 衍生物的糖醛酸、 总酚、 总黄酮、 硫酸基团、 葡萄糖醛酸和半乳糖醛酸的含量、 水溶性、 抗氧化、 降血糖及抑菌活性均明显提高， 但相对分子质量和蛋白质含量降低. 修饰导致PVPs的中性侧链降解， 并明显改变了单糖的物质的量比， 但未改变PVP-2的主链结构. P-PVP-2的抗氧化活性和降血糖活性最高， Se-PVP-2的抑菌活性最好， 表明化学修饰方法对PVP-2的修饰均有效， 化学修饰可提升PVPs在食品和医药工业中的应用潜力. 

采用非平衡Green函数与密度泛函理论相结合的方法， 研究4种薁酞菁铼同分异构体(m1~m4)桥接于锯齿型石墨烯纳米带(ZGNR)电极构成分子结(M1~M4)的自旋输运特性. 研究结果表明， 不同异构体的输运性质差异显著. 其中， 基于m1分子构建器件M1的综合性能优异： 在平行(P)铁磁电极构型下， 0~0.6 V偏压内的自旋过滤效率(η_SFE)始终高于98%； 在0.4~0.55 V偏压区间观测到显著的负微分电阻(NDR)效应； 在0.20 V特定偏压下， 磁阻比(R_MR)高达4 493%. 可见薁酞菁铼/ZGNR分子结可高效集成高η_SFE、 超高R_MR和显著NDR效应于一体， 为设计新型多功能分子自旋电子器件提供了理论依据. 

以2-巯基异烟酸（H₂mna）、 Cu⁺和Zn²⁺为原料， 采用一锅法进行溶剂热合成， 制备一种新型的杂金属配合物{\Cu₆Zn₃(mna)₆(en)₃H₂O\].solvent}_n(1)， 利用单晶X射线衍射、 红外光谱和热重分析对其结构和热稳定性进行表征. 实验结果表明： 化合物1中的Cu⁺与(mna)^2-₆通过配位键形成2种阴离子型\[Cu₆(mna)₆\]^6-金属配体， 均含有拟六方柱状的Cu₆S₆簇， Cu₆S₆簇与Zn²⁺连接形成三维网络结构； 化合物1在固态时有明显的红光发射， 最大发射波长为664 nm；  化合物1对2-硝基甲苯表现出灵敏的荧光猝灭响应， 猝灭常数（K_SV）和检测限分别为2.33×10³ (mol/L)^-1和1.20×10^-5 mol/L;  2-硝基甲苯的猝灭效应主要归因于光诱导电子转移.