沙漠地震勘探数据信噪比低，随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声，利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号，导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题，引入分数阶梯度算子，提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节，在复扩散框架下，根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能，结果表明，提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题，提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先，采用高频模拟数据验证估计方法的可行性; 其次，将沪深300 指数不同频率收盘价作为研究对象，利用局部均值分解方法估计波动率，计算相对误差统计量。实验结果表明，利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题，随着抽样频率的增加，估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。

为提高重构图像的质量，针对二维变分模态分解( 2D-VMD: Two Dimensional Variational Mode Decomposition) 算法需确定分解尺度K 值和有效固有模态分量的问题，提出了将2D-VMD 结合相关系数( CC: Correlation Coefficient) 的联合算法，并用于图像重构。该方法首先利用2D-VMD 将图像信号分解为不同中心频率的子模态，然后计算分解后的固有模态函数( IMF: Intrinsic Mode Function) 与原始图像函数的CC 值，根据CC 准则确定有效的固有模态分量，最后利用有效的固有模态分量进行重构，实现了图像去噪。仿真结果表明，2D-VMD 和CC 结合可以准确得到分解尺度K 和有效的子模态，具有很高的图像重构精度，提高了图像质量。

为提高OFDM( Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 系统的定时同步精确度，提出了一种改进的基于ZC( Zadoff-Chu) 序列的定时同步算法。该算法将经典的Minn 算法序列的取反方法与Park 算法的序列共轭方法结合，利用良好自相关性且低互相关性的ZC 序列，替代原有的PN( Pseudo-Noise Sequence) 序列，构成新序列结构。改进算法在定时位置发生错误时，仍能保证系统精确进行定时同步。在加性高斯白噪声( AWGN:Additive White Gaussian Noise) 信道，子载波的数量是256，16QAM( Quadrature Amplitude Modulation) 调制和解调下，Matlab 仿真表明改进算法消除了Minn 算法和Park 算法中副峰对定时同步的影响，定时偏差与均方误差( MSE: Mean Square Error) 在信噪比－ 15 ～ 15 dB 内，较于Minn 算法和Park 算法更低，提高了定时精度。信噪比是15 dB 时，改进算法定时均方误差为4． 2 × 10 － 6 ，是估计性能最优状态。

为解决当前方法信息融合效果差、信息融合时延长的问题，提出基于格网系的无线网络多信道信息融合方法。采用模糊理论中的相关函数对无线网络传感器的支持度进行计算; 在格网系的设计下，利用知识元模型获取信息的融合集，并将其实例成信息单元，为无线网络多信道信息融合提供基础; 最后，在熵权法基础上，引入对无线网络多信道信息之间欧氏距离的测度，利用距离熵的概念获取信息的全局和局部融合权重，采用线性加权法对信道信息的全局和局部融合结果进行计算，最终实现了对无线网络多信道信息的融合。实验结果表明，所提方法在对无线网络多信道信息融合时，信息融合效果较好，并且信息融合时延短、实时性好，具有较高有效性和可行性。

为了对人机语言交互领域的主要工作进行归纳和总结，分析了口语对话系统的各个组成模块，包括主要研究内容和关键技术; 然后，针对其核心的对话管理技术进行了综述，通过详细分析并比较几类主要对话管理实现方法，力求在分析现有算法的同时勾勒出其技术的发展与演变过程; 最后，对对话管理领域的深入研究进行了分析与展望。

为解决轴承钢球生产过程中，人工称重计数不准确，容易造成球面擦伤、混球等问题，提出了基于图像技术的钢球精确计数与尺寸识别系统。该系统采用CCD( Charge Coupled Device) 工业相机连续拍摄计数盘中钢球的图像以计算钢球的数量，并识别钢球的尺寸。整个系统由进料通道、预计数盘、精确计数盘、CCD 工业相机、单球补偿装置和计算机等组成。首先，钢球通过进料通道滚动至预计数盘，并且在预计数盘上呈单层排列。预计数盘的面积根据钢球的尺寸和数量可以调整，通过面积调整使预计数盘中的钢球数量小于等于所需要的钢球数量。预计数之后钢球进入精确计数盘，通过精确计数盘上方的CCD 相机采集钢球图像，经过图像二值化处理及双灰度阈值算法精确计算钢球数量。根据精确计数的钢球数量与预定数的差值，采用单球补偿
装置进行补偿，以准确获得钢球的预定数量。通过在划定的区域内进行相邻钢球的球心距离对比识别异常尺寸的钢球。经过样机试验证明，所设计的钢球自动计数与尺寸识别系统，可以覆盖直径为4． 763 ～ 25． 4 mm 的钢球计数，其计数准确率和尺寸识别混球判断率均达到100%。

为解决课程评论中隐式评价对象识别问题，提出了一种基于文本分类的隐式评价对象的识别方法。首先通过word2vec 模型获得训练文本对应的词向量，获得短文本特征; 其次将短文本特征在TextCNN 中进一步提取高层次特征，通过K-max 池化操作后放入Softmax 分类器中进行训练得出分类模型; 最后利用训练好的分类器对隐式评价句进行分类，获取隐式评价句对应的评价对象。实验表明，基于卷积神经网络对隐式课程评论进行属性分类，课程评论的隐式评价对象识别正确率达到89． 9%，满足了课程评论中对隐式评价句对象识别的需求。

基于在“互联网+”背景下，对构建的高校MOOC( Massive Open Online Course) 互动教学模式进行完善，健全其平台功能框架，解决当前该平台运行过程中所存在的问题，及时指导使用者的实践过程，简化资源下载难度和协作交流等。侧重对综合B/S 架构的服务器和浏览器，J2EE 开发环境，采用集成架构SSH( Secure Shell) 的分层设计原则进行研究，在划分平台时将其分为控制器层、数据层、用户视图层以及业务逻辑层4 层，实现开发效率的显著提升。该研究对当前已有的MOOC 平台展开更加深入的分析，进一步完善了其不足之处，增强了其交互性和实用性，二者的耦合提高了教学效果，为学生提供一个能使课前学习高效完成的平台。

为解决运用混沌图引力搜索算法( CGSA: Chaotic Gravitational Constants for the Gravitational Search Algorithm) 难以计算经典的压力容器设计( PVD: Pressure Vessel Design) 约束优化问题，提出了一种改进的混沌图引力搜索算法( CGSA9 + ) 。首先，分析PVD 约束条件中各变量间的相互依赖关系，确定总体中各维度随机的先后依赖顺序; 其次，在继承CGSA 算法子代产生的规则基础上，更新越界子代的产生规则，借助当前全局最优解位置，优化子代产生规则; 最后，通过循环验证是否满足约束，进而求解与评估，得到最优解。对比实验表明，该新算法能有效解决PVD 约束优化问题，并具有较好的优化效果。

为有效提高军事融合式物流运输效率，从物流运输节点入手，设计一种新的物流运输调度节点规划模型。首先确定各节点物流需求，以需求子集的形式进行数字化模拟操作，通过确定需求子集，排除当前物流的独立需要; 通过对应匹配集进行需求聚类简化，确认当前节点的优先性特征; 根据聚类结果，对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流约束点进行排序; 根据约束条件，确定最佳物流路径，实现物流运输调度节点规划。实验结果表明，应用该节点规划模型后，军事融合式物流冲突率降低超过20%，无阻路径长度差距为37%，证明该模型可以有效提高物流效率，应用优势较强。

为提高备份高校数据的安全性能，减少高校系统损坏或数据丢失造成的损失，提出统一容灾备份技术。首先明确数据备份为统一容灾技术的关键，通过心跳和检查点技术对目标系统所处状态进行实时检测; 其次在对高校数据备份的过程中划分信息，并使每部分都由一个线程支持，根据相应的网络协议完成传输，在数据保证准确性和完成性的同时，极大地提升了备份效率; 最后通过资源量化处理、数据故障分析以及算法优化，进一步提升统一容灾备份技术性能，令其更好地满足高校数据安全需求。通过测验结果表明，将统一容灾备份技术应用于高校数据安全保护中，可以最大程度的保障数据的完整和安全，在高校数据安全中具有较高的应用推广价值。

当前网络中充斥着大量的虚假评论，准确识别出代表用户真实感受的关键评论成为评论分析领域研究的热点问题。为此，提出一种基于回复支持的关键评论提取方法，该方法从用户对评论的反馈行为出发，重点考量评论点赞和评论回复两个指标，通过计算评论点赞率和回复率获取评论的回复支持情况，仅对回复支持度高的评论进行提取，从而剔除了大量虚假或无用的评论，提升了关键评论提取的准确性。最后，通过与现有主流方法进行实验对比，验证了该方法具有较高的正确率和召回率。

为解决轨道车辆车载辅助电源通用检测设备缺乏的问题，设计搭建了一种新型的轨道交通车载电源性能
指标评测的自动化集成测试平台。该平台以上位机软件作为主控制器，综合运用计算机控制、变频调压、传感
器测量、网络通讯等技术，模拟动车实际工作环境，对已有硬件设备进行整合和集成，将之搭建构成统一的硬
件测试平台。并在此硬件平台的基础上设计开发软件测控系统，提升实验室对车载电源寿命及可靠性检测的
工程研究能力，为动车组对相应产品的高级检修提供测试数据作为检修依据，节省了检测资源，提高了检测
效率。

为确保大数据云存储下海量数据传输的完整度，提出了一种基于属性特征匹配和关联规则的海量数据传
输完整度控制方法。构建海量数据的属性特征高维重组模型，得到关键信息的特征分布状况，据此设计海量数
据的关键信息存储分布结构模型，采用关联规则方法进行海量数据的关键信息特征挖掘提取，利用关键信息进
行海量数据的特征分析和数据聚类处理，采用属性特征匹配方法设计海量数据关键信息存储节点后，利用模糊
减法聚类对关键信息存储节点进行聚类处理，在海量数据传输中，以数据关键信息存储节点传输的完整度实现
海量数据的传输完整度控制。仿真结果表明，采用该方法进行海量数据传输完整度控制，能提高云存储下的空
间利用效率，数据传输完整度高。

为提高高校网络故障维护服务信息化水平，提出基于微信公众平台和学生志愿者服务的网络故障二维码
报修及维护系统。该系统以云南师范大学云计算平台为支撑，借助微信公众平台的新媒体及其二维码技术，
结合学生志愿者校园网故障维护业务，实现其主要功能。实验结果表明，系统可正确、流畅运行，明显提升了
校园网络设备的故障维护水平。

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题，提出审计信息系统全覆盖联网数据精
准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析，引入相关品质函数理论，将传感器
获取的多特征数据转入到关联判决过程，计算关联测度。在此基础上，根据关联测度的计算结果，通过改进的
KCF 算法组建目标跟踪器，利用跟踪器获取目标具体的运行状态，采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集
以及检测集，根据加权融合三特征的跟踪结果，准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置，实现数据
精准定位。仿真实验结果表明，所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。

为及时判断火灾发生情况，利于灭火工作，研究了火灾早期产生烟雾的情况下，通过固定监视探头捕捉
到的影像视频，针对视频中的火情烟雾进行检测，结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾
运动的区域，基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域，提出了一种不
需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割，将运动区域从背景中分割出来，对烟雾进行
检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确，检测结果更实时，提高了视频指挥灭火工作的效率。