针对传统电视遥控器在海量节目单中搜索节目困难、固定按键操控复杂等问题，构建一种行为规划框架应用于电视遥控器设计中。在此框架中，基于行为语言建立融合用户需求和节目单信息的普适推理规则，并利用其知识表示和逻辑推理功能实现对节目相关内容的智能搜索，同时还可利用其填充性添加用户专属规则。由应用实例可知，应用行为规划框架的电视遥控器可智能理解用户需求，使其通过语音交互方式利用频道名字、节目内容即可观看其喜欢的节目，还可自行定义节目搜索限制条件，达到了可定制的智能搜索的目标。

初至拾取是微地震数据处理的基本步骤及重要环节，在低信噪比情况下，传统的初至拾取方法性能不佳，无法满足实际需求。为此，提出一种新算法，该算法将时域 微 地 震 数 据 映 射 到 Shearlet 域，利 用 AIC(Akaike Information Criterion) 模型对 Shearlet 域各尺度层的数据实现初步识别，最小 AIC 值作为初至时刻。通过 大量实验验证 Shearlet-AIC 算法在低至 － 13 dB 信噪比下自动拾取的准确性，证实该算法优于传统初至拾取算法，解决了传统初至拾取算法在低信噪比时难以有效拾取微地震初至的难题。

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声，一般方法很难同时去除这两种噪声，针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束，将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束，然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声，复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器，即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验，实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声，复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器，去噪后带通滤波器会产生较严重失真，而复合稀疏去噪的失真较小。

为解决远洋测量船在海上缺少精度校准目标的问题，就光电经纬仪采用海上跟踪恒星的方式，从选星、引星和数据解算 3 个方面对远洋测量船上惯性导航设备提供的航向数据校准的相关技术进行了分析研究，并基于现有条件和技术提出一种结合正弦波拟合方式对船摇数据进行滤波和外推的算法。该算法通过对船摇数据进行抛物线差值细分，再经过最小二乘法获得正弦曲线拟合参数。在随“远望”号测量船出海期间对此方法进行了验证，实验结果证明该方法可有效提高船摇隔离度、增强空间目标跟踪能力，且在解算航向误差时具有较高的准确性和一致性。

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题，采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征，运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域，实时采集眼睛二值化区域面积，采用阈值比较法进行眨眼判断，并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ，进行综合疲劳状态分析，最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示，人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高，设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态，有效防止疲劳驾驶。

通用的锂离子电池精确电化学模型———准二维模型存在两个主要的数值问题: 状态量过多，计算复杂，导致难以实时应用。为此，搭建了电池的一维模型，用 Laplace 变换将模型转化到频域求解，将固相锂离子的径向扩散表示为无维度的导纳形式，通过降维解决了状态量过多的问题。针对超越方程，使用 Padé 近似做进一步化简以降低计算复杂度，设计了基于 Laplace 变换和 Padé 近似的锂离子电池简化一维模型。通过分析模型的复杂度，并采用不同放电电流工况验证该模型，比较了该模型与精确模型的浓度分布与端电压。实验结果验证了该模型的误差维持在 40 mV 以内，在降低计算复杂度的同时保持了较高的精度。

为重建出旋转体的三维形态，提出了一种基于单幅图像实现旋转体母线和对称轴的提取方法。该方法主要利用工业摄像机获取目标物体的二维图像，在图像预处理中，针对拍摄原因产生的倾斜图像给出了一种几何矫正方法，利用目标区域的轮廓特征提取旋转体的母线信息，结合旋转体轮廓曲线的左右对称性求得目标物体的对称轴。并以陶瓷文物花瓶为目标，实现了旋转体母线及对称轴的提取，最后重建出目标的三维形态。实验证明了该方法的有效性。

为进一步提高凸轮磨削加工精度，针对凸轮磨削产生的升程误差进行研究，采用遗传算法对凸轮升程误差进行修正。实测凸轮升程值通过 C 市第一机床厂提供的软件调整相位误差，将凸轮升程误差与升程值通过小波变换获得二阶差商光顺值。最后以凸轮升程曲线二阶差商光顺值为目标，利用遗传算法对凸轮升程误差进行修正。实验仿真表明，该方法可以获得光顺的凸轮升程值。

为提高 ContourExtractor2DimageFilter 算法实现的速度，实现图像轮廓提取的实时性，选择 FPGA( Field-Programmable Gate Array ) 作 为 主 处 理 芯 片， 应 用 基 于 Xilinx 公 司 的 Spartan-3 系 列 FPGA 设 计 实 现ContourExtractor2DimageFilter 算法，从而提高算法实现的速度及图像轮廓提取的实时性，更加有效利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界。为图像压缩、通信和计算机辅助设计等方向研究提供了有益思路。

为更好地抑制传统测风方法中噪声的问题，提出了基于 MVDＲ( Minimum Variance Distortioniess Ｒesponse) 波束形成算法，结合一种特殊的弧形阵列的测风研究方法，通过使用四元超声波传感器弧形阵列结构获得冗余空间采样信息，并将阵列所接收信息进行最小方差无畸变响应的波束形成算法处理，从而估计待测的风速风向信息。仿真结果表明，该方法可实现对风速 0 ～ 60 m/s 与风向角 0 ～ 359°的估计，可实现对风速以及风向的准确测量。

为解决现有太阳能电池测试系统结构复杂、价格昂贵和使用不便等问题，研制了一种具有光强自动校准功能的太阳能电池 J-V( Current Density-Voltage) 特性测试系统，能实现多个太阳能电池器件的自动测 量。系统由计算机及测试软件、数字源表 Keithley2400、输出功率为 500 W 的氙灯光源及其驱动电源、多器件自动
切换及其测量电路、标准光电二极管组成的光电流测量电路及光强校准电路、氙灯工作时长测量电路等模块构成，上位机测试软件采用 Visual Basic 语言编写。测试软件依据在标准光电二极管测到的光电流，并通过单片机控制的调光电路输出相应的直流电压到氙灯驱动电源，实现了氙灯光强的自动校准和标准100 mW /cm2 AM1． 5太阳光谱的输出，同时测试软件通过数字源表和多器件自动测量电路分别测得各器件的 J-V 特性，并计算出器件的效率等参数。测试结果表明，该系统达到了既定的设计目标，具有成本低、自动化程度高且使用方便等特点。

随着人们对于场景音频研究的逐渐深入，现有的分析方式由于存在不能完整反映音频的声学特性等弊端，已经无法满足人们的需求。基于时频域特征的分析方式可以很好地解决这一问题，即通过提取场景音频的语谱图，使待分析信号中包含的声学事件得到完整保留，使其表现得更加直观。语谱图中包含着丰富的纹理信息，选取不同窗长，可分别得到场景音频的宽带语谱图和窄带语谱图。对比实验表明，窄带语谱图可以更好的反映出待分析信号中所包含声学事件的趋势、连续性及分布特征。因此对场景音频进行时频域特征分析更适合使用窄带语谱图。

为解决传统测绘行业测绘数据不能实时绘图、实时成像、数据和图像的快速整合建模等问题，设计了基于 Web 平台，集树莓派、嵌入式微处理器和智能移动平台于一体的全景激光测绘系统。该系统使用激光雷达作为对测绘区域的数据采集工具，利用 NＲF24L01 无线收发器和 Wi-Fi 模块进行数据的发送和接收，运用树莓
派和 STM32 微处理器对数据进行分析和处理，用户可使用 Web 客户端对图像和数据进行查询。系统利用智能移动平台测量数据，于网络平台实现数据存储，并实现了测绘数据的快速建模与成像。实验结果表明，该系统既能完成测绘区域点间距、局部面积、全面积测量，历史数据重建及全景图像滚动显示，又能在强光、无光、山地和隧道等苛刻环境条件下低功耗稳定运行。该系统结合软件算法和用户友好操作界面，提高了在工程建设中解决定向、测距、测高问题的时效性，同时增添了图像与数据实时融合的测绘手段，极大地减少了装机量和测绘周期。

为解决传统恒温控制在工农业应用中自动化程度低、精准度不高以及稳定性差等问题，设计了一种基于新型模糊 PID( Proportion Integration Differentiation) 控制理论的自动控制系统。该系统应用 STM32 芯片对温度量进行采集和实时控制，使用矩阵键盘和液晶屏作为人机交互设备，引入新型模糊 PID 控制算法，构建新型模糊PID 控制器，通过迭代算法整定比例、积分和微分参数值，得到加热控制量，控制器根据该控制量按对应的PWM( Pulse Width Modulation) 高电平占空比输出电流量对半导体制冷片进行加热。实验表明，该系统能快速采集系统温度并进行实时控制，将系统温度稳定在预期温度，系统理论绝对误差为 0． 1 ℃ ，实际测量误差为0． 5 ℃ 。系统较好地实现了温度自动检测与控制，解决了自动化程度低、精准度不高以及稳定性差的问题。

为实现对地下停车库 CO( Carbon Monoxide) 气体浓度自动检测和调节，设计了基于 TMS320F2812 的地下车库通风控制系统。该控制系统主要由 4 部分组成: 集中控制器、数据采集与执行器、通信模块和现场控制装置。集中控制器采用微控制器控制现场装置，统一调整所有诱导通风风机的集中控制模式及参数。数据采集
与执行器主要包括 CO 浓度传感器和微处理器，其中微处理器接收上位机的指令，并负责参数的设定，CO 传感器实时检测 CO 浓度，并通过显示装置动态显示。现场控制装置由继电器、诱导风机、报警器及 12864 显示屏组成。实验结果表明，通过智能控制诱导射流排风的方法可取得很好的节能效果，为地下车库通风自动化的发展提供了理论依据。

为获取样本的多样性特征，提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络，利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征，同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征，最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题，并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响，实验结果表明，改进的网络结构与其它网络进行对比，错误率降低了 3% 。

针对目前的视线估计算法准确度较低的问题，提出一种基于浅层残差网络的算法。利用残差网络结构特点，对图片在不同层次提取到的特征进行融合计算。实验表明，使用基于浅层残差网络结构的算法与使用LeNet-5 结构算法相比，准确率提升了近 8． 5% ，视线估计算法准确度得到了有效的提升。

 为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题，笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型，同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析，再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过 实 践 证 明，该 算 法 在 推 荐 的 准 确 率 和 召 回 率 方 面 表 现 良 好，对 用 户 偏 好 的 预 测 效 果 良好，是有效的推荐方法。

为解决在线学习平台中知识表现离散、系统性不高和知识模型适用性差等问题，提出基于知识图谱的知识模型构建，再利用 FP-Growth 数据挖掘算法进行关联规则挖掘，实现知识模型的动态更新。通过实践证明，知识图谱可有效改善知识模型的系统性，FP-Growth 算法充分考虑了学生因素对知识模型的影响，提高了模型的适用性。

为提高多处理机的性能，从计算进程数与进程间通信时间开销对系统速度的影响、多处理机系统的加速系数、多处理机系统开销对提高加速比的影响、顺序问题的并行化获取最大加速比等因素出发，给出了加速系数和实现过程的算法描述，为优化多处理机系统提供有效方法。