为防止因过载而导致电机的损害问题, 考虑有刷直流电机的电压和电流物理约束, 采用线性约束预测控
制设计了直流电机转速跟踪控制器。 建立有刷直流电机的数学模型, 二次规划(QP: Quadratic Programming)问
题采用路径跟踪内点算法进行求解, 并搭建了基于 dSPACE 控制系统的硬件在环实验平台。 同时对设计的转速
跟踪控制器的有效性进行了实物验证。 实验结果表明, 该 MPC(Model Predictive Control)控制器能很好地满足
有刷直流电机的转速跟踪控制要求。

为提高高斯色噪声背景下信源数估计的成功概率, 提出了一种基于伪协方差矩阵的 Otsu 类间方差法。
伪协方差矩阵对一定条件下的高斯白噪声和高斯色噪声具有免疫特性, 而且利用阵元间的时间相关性增加了
阵列的有效孔径, 进而提高了伪协方差矩阵奇异值分解后信号奇异值与噪声奇异值的差异程度。 在此基础上,
利用 Otsu 类间方差法对信号奇异值与噪声奇异值进行分类。 仿真结果表明, 该方法可进一步提高信源数的估
计成功概率。

针对永磁同步直线电机没有中间传动环节, 任何不确定性扰动都会直接影响控制系统性能的问题, 设计
了一种改进杂草算法优化的 PMLSM(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)二阶自抗扰控制器。 通过采用
混沌反向学习初始化方法和柯西分布的空间分布方式改进杂草算法优化自抗扰控制器参数, 经过优化的自抗
扰控制器的控制其性能有明显提高。 仿真结果表明, 该自抗扰控制器响应速度快, 稳态误差减小 2% 且无超
调, 对负载扰动具有良好的鲁棒性。

 为保证所提取特征表征作用的全面性, 提出一种基于几何特征和局部纹理特征相结合的特征提取方法。
将基于主动表观模型(AAM: Active Appearance Model)特征点标记提取的几何特征和基于局部二值模式(LBP:
Local Binary Pattern)提取的眼部和嘴部纹理特征进行融合, 融合后的特征经局部线性嵌入(LLE: Locally Linear
Embedding)方法进行特征降维, 并使用多分类的支持向量机(SVM: Support Vector Machine)进行分类识别。
该方法分别选取 JAFFE 数据集 7 类表情和小样本数据集 Yale 的 4 类表情进行实验, 识别准确率分别达到了
98. 57%和 91. 67%, 从而证明了该方法的有效性。

针对不确定线性分数阶奇异系统的鲁棒稳定性问题, 将连续频率分布等价模型引入分数阶奇异系统中,
应用间接李亚普诺夫方法, 设计了一个 PD(Proportional-Derivative) 控制器, 将奇异系统正常化, 给出了阶次在
0<α<1 范围内分数阶奇异系统全新的鲁棒渐近稳定的充分条件。 利用 Matlab 的 LMI(Linear Matrix Inequalities)
工具箱及矩阵的奇异值分解(SVD: Singular Value Decomposition)求解控制器的增益, 用仿真算例及数据验证该
方法的有效性。

针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题, 建立了一类学习向量量化过程神经
元网络模型(LVQ-PNN: Learning Vector Quantization Process Neural Network)。 该模型通过增加输出层, 扩展了
自组织过程神经元网络的深度结构; 采用无监督竞争与有教师示教相结合的算法策略, 提高了多维信号特征的
自适应提取和自组织综合能力。 实验证明, 该方法具有较好的岩性特征综合和辨识能力, 岩性识别率达到了
84. 7%。

为解决传统的流动和传质特性研究只能通过实验方法获得一些经验性关系的局限性问题, 采用计算流体
动力学(CFD: Computational Fluid Dynamic)技术对微生态周期切换式厌氧系统(PABR: Periodic Anaerobic Baffled
Reactor)进行了停留时间分布(RTD: Residence Time Distribution)实验的 CFD 模拟, 以期为 PABR 构型改进、
工况模拟、 风险预测与评估等工作的开展提供节省人力物力的实施方案。 利用 COMSOL 平台对 PABR 内水体
的 SOLID WORKS 三维建模进行网格划分, 进而使用单向流层流模块、 稀物质传递模块及瞬态求解器, 根据
PABR 试验装置实物 RTD 的边界条件进行模拟。 应用 Matlab 对其实物与 CFD 模拟的标准化曲线分别进行归一
化积分求解, 判定其相似程度在可接受范围。 最后利用 COMSOL 后处理技术可视化示踪剂在 PABR 内的流动
和扩散过程, 从而实现人机交互。

运动数据检索是为在已有的运动数据库中检索符合要求的数据进行重用和编辑, 基于姿势特征编码的分
层检索方式能提高检索速度和检索质量。 通过对运动骨骼分段, 提取能反应几何运动关系的骨骼分段夹角作
为特征向量, 对姿势特征进行编码, 建立基于运动特征的数据库索引, 并在检索过程中分别从运动特征、
数据索引和运动数值进行相似度比较。 实验结果表明, 在具有走、 跑、 舞等姿态的运动数据库中, 该方法相对
于其他方法具有较高的检索速度, 并得到满意的检索结果, 实现了运动逻辑相似性的有效检索。

 为提高预防林火发生和火灾工作预测的准确性, 研究了森林可燃物含水率与气象因子的非线性关系, 以
分析森林可燃物含水率的变化。 以哈尔滨城市林业示范基地为研究基地, 选取 3 种典型的林分中地表死可燃
物含水率作为研究对象, 在 2014 年 9 ~11 月秋季防火期内, 每周选取固定的两天时间, 从 8 ~18 点时测量, 选
取枯叶、 1 hr 枯枝和 10 hr 枯枝分类进行研究, 得到的数据运用 EXCEL2013 和 SPSS19. 0 对数据进行后续的处
理和相关性分析, 研究了秋季防火期内蒙古栎、 胡桃楸和白桦 3 种林型中可燃物含水率与气象因子的相关性分
析, 建立了非线性的指数模型。 3 种林型的可燃物含水率范围在 14% ~67%, 在非线性模型中, 得知前 1 h 与
当前时间段的相关性最高, 达到 0. 89, 白桦和蒙古栎林型的模型精度均小于 15%, 精度较好。

为进一步改善输油管道泄漏的检测方法, 概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法, 如直接检测
法、 负压波检测法和基于神经网络的检测方法等。 分析了这些检测方法在应用时的优缺点。 然而, 随着对输油
管道泄漏检测要求的提高, 这些检测方法不能满足人们的要求, 仍需要进一步改善。 同时, 将深度学习引入了
输油管道的泄漏检测中。 深度学习是在神经网络基础上的进一步发展, 它在许多方面上的应用弥补了该应用
基于神经网络方法存在的不足。 其中, 深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功。 这些情况为以后
将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持。

针对互联网中开放式中文文本关系难以抽取的问题, 提出一个新的关系抽取方法。 为缓解关系三元组抽
取较难的问题, 给出一个新的基于属性和概念实例的关系三元组构造方法, 抽取的大量概念实例关系三元组中
不仅包含大量显式关系三元组, 还包含部分隐式关系三元组。 在此基础上, 针对关系三元组含有噪声和错误的
问题, 使用基于 Adaboost 迭代算法的协同训练方法对关系抽取模型进行优化。 以大学类别领域百科条目真实
文本为实验数据进行实验的结果表明, 与同类关系抽取方法对比, 该方法在召回率和 F 值上能取得较好的抽取
性能。

 传统的情感计算方法主要基于面部表情和肢体动作的变化, 为解决此类方法存在的主观性问题, 以人在
正性和负性情感下的 EEG(Electroencephalagrams)信号作为研究对象, 使用中国情感图片系统, 设计了测试者
观看情感刺激图片的实验, 使用支持向量机算法对数据进行分析, 并根据实验的实际情况提出了将连续的
12 条数据分为一组, 采用其均值进行计算的方法。 实验结果表明, 该方法的识别准确率达到 73. 33%。 这不仅
提供了一种减少情感产生时延导致误差的方法, 同时也为脑电波的分析和优化提供了参考。

 为解决 Hadoop 现有调度器调度任务时不能根据任务的紧迫程度分配资源的问题, 研究 YARN 中的资源
调度机制, 改进原调度器(Capacity Scheduler), 提出一种基于优先级权重的 Hadoop YARN(Yet Another Resource
Negotiator)调度算法(Weight Scheduler Based on Priority)。 为叶子队列设置队列优先级, 结合队列资源利用率和
队列优先级选择队列; 将应用程序的初始权重设置为应用程序优先级的大小, 通过等待时间判断是否更新权
重, 根据权重对队列中的应用程序进行排序, 调度时优先为权重高的应用程序分配资源。 实验结果表明, 与原
有调度算法相比, 改进算法平均任务执行时间约减少 141 s, 平均等待时间减少 34. 5%, 保证了用户执行任务
的相对公平, 提高了用户总体满意度。

 为解决吉林省科技文献信息服务平台机房管理工作量大、 设备维护困难和数据无法统计等问题, 基于
RC(Remote Control)技术设计开发了机房值班管理系统。 该系统的实现极大地解决了机房管理的困境, 实现了
机房管理的电子化、 远程化和网络化, 具有一定的实践应用价值。

为建立并进一步完善油砂波谱专题数据库, 采用 C#语言与 SQL Server2008 数据库设计并开发了油砂波
谱专题数据库, 实现了对海量油砂波谱的数据管理, 同时将在青海野外采集的 90 组油砂波谱数据用于数据库
测试, 可实现对波谱吸收特征参数即吸收波段波长位置、 深度、 宽度、 斜率、 面积和对称度进行用户自定义分
析; 同时也可对未知实测油砂波谱曲线与已知油砂波谱库曲线进行匹配, 并得到相匹配的相关系数, 达到了数
据库的设计要求。

 为提高学生宿舍的火灾预警以及防盗报警的能力, 给学生提供安全舒适的居住环境, 运用无线传感网技
术和后台服务器开发技术, 设计了基于微信公众平台的防火防盗系统。 通过该系统用户可使用微信端实时查
看室内状况, 实现对学生宿舍的远程监控。 该系统成本低、 操作灵活、 界面友好, 经实际使用获得了很好的用
户体验。

 针对工程车辆的总线通信不稳定的问题, 提出一种基于工程车辆安全 CAN(Controller Area Network)总线
软件体系设计结构。 该结构通过分析工程车辆总线系统的运行环境, 分析其干扰源, 归纳抗干扰措施; 在重点
考虑系统容错和实时性问题的基础上, 设计了基于该架构的工程车辆安全 CAN 总线软件系统各类节点的功能
及实现方案。 该软件设计采用模块化和标准化的系统设计方法, 降低了系统软件对特定厂商的依赖性, 提高了
工程车整车的安全性, 增强了车辆总线系统的健壮性及实时性。