为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题，提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息，在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下，以系统吞吐量最大化为目标，进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明，该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求，而且能达到较高的系统吞吐量。

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。

为有效检测沥青中SBS( Styrene-Butadiene-Styrene Copolymer) 含量，提出了一种基于红外光谱法测定改性沥青SBS 含量的方法。该方法对比分析SBS 改性剂和基质沥青红外光谱，确定SBS 改性剂特征峰966 成为定量测定沥青SBS 的关键点，引入复化辛普生求积公式求吸收峰峰面积; 依据朗伯-比耳定律，通过最小二乘法拟合出峰面积比与SBS 含量之间关系的标准曲线。最后用辽河石化70#基质沥青制备不同SBS 含量的改性沥青，最终校正样本和测试样本测定的SBS 含量平均误差分别是0． 14%、0． 02%。实验结果表明，该方法相比原有凝胶渗透色谱等试验测定方法具有速度快、精度高、易操做等特点，为今后道路建设工程中及时检测沥青
SBS 含量提供一种科学有效的方法。

针对目前的人脸识别算法在面对不同姿态下的人脸图像时识别率低的问题，提出了一种基于改进的卷积神经网络的算法。该算法通过对经典的卷积神经网络LeNet-5 的卷积核数目、卷积核尺寸、池化层方式和正则化手段等参数进行了优化改进，从而能对多姿态人脸图像特征进行有效提取。仿真实验结果表明，该算法在识别率与识别时间上均有显著提高。

煤矿井下分布式光纤定位系统通常采用双Mach-Zehnder 干涉仪分布式光纤振动传感技术，针对该技术存在感测距离短、系统空间分辨率低等问题，采用两个分布反馈( DFB: Distributed Feedback) 激光束和密集波分复用( DWDM: Dense Wavelength Division Multiplexing) 的非对称双Mach-Zehnder 干涉仪的分布式光纤振动传感技术，通过奇异值分解( SVD: Singular Value Decomposition) 算法进行降噪处理，并提出基于SVD 的互相关时延算法。实验证明，该算法能有效提高定位精度和感测距离，当感测距离为61 km 时，定位误差为51． 2 m。当矿井灾难发生时，能对被困人员精准定位，保障了有效救援时间。

为实现地貌类型快速划分，以前人研究成果为基础，采用DEM( Digital Elevation Modeldata) 数据，将地貌信息提取流程化: 利用均值变点分析法获取宏观地形因子的最佳窗口、根据算法模型提取可反映地貌信息的8 种地形因子、对各地形因子统一量纲、获得地形因子间相关系数矩阵、采用雪式熵值法取得最佳地形因子组合，最后通过ENVI( The Environment for Visualizing Images) 软件中的非监督分类实现地貌类型划分。基于ENVI二次开发平台，采用IDL( Interactive Data Language) 语言进行编程实现，对地貌类型实现全( 半) 自动智能、快速划分。并以长白山作为研究区，从宏观和微观对地貌进行划分，并对分类结果评价分析，结果较好。该系统的实现，不仅对地貌类型提取流程化、集成化，对我国广大范围内地貌填图也具有重要的现实意义。

针对恒定调度模型分布式电源选址定容的配置方案实用性差的缺陷，考虑分布式电源( DG: Distributed Generation) 出力和负荷需求的时序性与不确定性，建立以配电网系统总投资成本、总电压偏差和系统网损最小化的多目标调度模型。首先，通过蒙特卡洛算法随机模拟全年风-负荷场景，并采用K-means 聚类法对全年场景进行缩减。其次，引入轮廓系数对其改进以获取最优的聚类数。最后，通过快速非支配排序遗传算法( NSGA-Ⅱ) 与无偏折中策略进行优化处理。以IEEE33 节点配电系统为例与标准遗传算法做对比仿真实验，验证了所提算法的有效性和优越性。

为提高地震波阻抗反演的精度，提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期，加入了混沌思想，使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中，又加入了选择、交叉、变异思想，增强了粒子之间的联系和粒子的多样性，使算法收敛速度更快，更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比，测试结果表明，该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析，在模型中加入15%噪声时，虽有一定误差，但符合度依然较好，表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料，得到了良好的效果，表明本算法具有一定的实用价值。

为提高市政设施巡检过程中信息上报的准确性和实时性，提出了基于Android 平台的市政系统。通过对Android 设备的摄像头调用和GPS( Global Positioning System) 、Network 定位模块的加载，采集了图像和定位信息，并结合其他工程信息将数据打包上传至后台服务器中，保存到数据库。另外通过浏览器访问Web 网页实现后台数据信息的管理、任务派发等。测试结果显示，该系统能有效获取图像和定位信息，快速准确地上传数据和简化后台工作流程，具有一定的实用价值。

针对学校教学质量传统评价方法中存在的线性化、静态化等缺陷，提出了更加客观、合理的智能评价方法。利用人工神经网络设计了智能评价器的方案，实现了评价因素到结果的非线性映射，采用不同时期发生的评价数据，通过机器学习方法确定当前阶段各评价因素对评价结果的作用参数，使动态权重能够适应不同时期的评价取向。评价器采用提升算法( Boosting) 集成3 个子评价器形成智能评价器，并通过多评价器集成运行规则进行智能评价。实践证明此方法相比传统的评价方法更能反映因素与结果之间的复杂关系及其动态特征，获得良好的评价结果。

受视觉表示和多任务学习的研究结果启发，发现传统模型约束项所获得的稀疏表示或过于冗余或过于严格要求信息共享，为寻找一种折中且更加有效的特征表示方法，提出基于混合范式多任务学习的图像稀疏表示学习框架。该框架以多特征的类别信息作为先决信息对特征进行组划分。选择L2，1和L1混合范式做约束惩罚函数约束，其中L2，1范式，在特征组内提取同种特征相关共享信息，L1范式在多特征组之间去相关，选择竞争性更强的特征种类。提出的学习框架不仅实现了多特征联合，而且充分考虑了不同特征之间的互补表示能力又消除了冗余。实验结果表明，由该框架学习得到的稀疏表示不仅可以达到稀疏要求，同时也实现了较好的分
类性能，证明了混合范式算法对提取图像关键本质信息的有效性。

为解决跨语言信息检索中多语言知识组织问题，根据本体术语学中概念具有独立于语言多样性的稳定性，不同语言或文化背景下的术语可表示同一个概念的核心观点，结合教育领域的需求，依据《教育主题词表》构建出支持多语言检索的标准化本体模型。将对术语的检索提升到概念层面，从而消除由不同语言相互转换所带来的歧义，很好地解决了教育领域跨语言语义信息检索问题。最后，利用Jena API 实现对该本体的查询并构建出跨语种语义检索原型系统，结果证明了所提出的方案的可行性。

对于数量较大、维度较多、较为复杂的聚类对象，系统聚类较为复杂; 而模糊综合评判聚类方法聚类结果不够准确，其个数难以控制。为此，提出基于模糊综合评判的系统聚类算法，该方法对较为复杂的、由多种因素制约的事物或对象进行模糊综合评判处理，提取对象的整体特征，运用系统聚类对其进行聚类分析。最后通过对5 个班级的多次考试成绩进行了聚类分析，验证了该算法的有效性。实验结果表明，该方法具有准确性、整体性、可操作性以及简略性等。

为促进学习者的长时记忆和对知识的主动建构，通过阐述领域知识模型主要建模标准，提出了领域知识模型建构参考规范，并以联通主义学习理论为指导，关注学习者个体行为、主动参与及学习者共同参与生成的集体智慧在领域模型构建中的重要作用。由个体领域知识模型构建出发，将个体领域知识模型聚合为集体领域知识模型，实现知识点与知识点间的联结，集体领域知识模型又影响个体领域知识模型，实现个体领域知识模型的优化，进而完成领域模型的构建与优化，对“个人”与“集体”知识体系的建设具有很强的借鉴和指导意义。

为解决电机拖动实验的仿真现实问题，基于虚拟仿真的思想，利用Unity3D 技术，实现了基于Unity3D 的电机拖动仿真系统。通过实验证明，该系统可准确模拟各种电器设备在不同的连接部署情况下电动机的反应情况。用户能通过该系统达到对电机拖动实验的学习、模拟等初步体验，系统可完成不受时空限制的一些实验，有助于提高科学研究效率、准确率以及实验的安全性，降低了实验成本。

现有OpenCV 模板匹配能实现丝印机的定位，但是模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果，同时定位执行机构运用传统的直接传值方式运动会造成定位执行机构卡顿。为了解决上述2 个问题，提出了一种基于相似度的模板匹配方法。经验证该方法能解决模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果的问题，实验结果表明，基于相似度的模版匹配方法对图片的相似度识别都在91%以上，平均用时低于250 ms，具有匹配稳定和快速的特点。同时还提出了一种速度匹配的运动方式，经验证该方法解决了定位执行机构运行卡顿的问题，实验结果表明，速度匹配的运动方式在250 次运行过程中没有出现一次卡顿现象。