最小拍控制律应用于基于全桥功率变换电路的逆变焊接电源恒流输出控制，具有良好的动态性能，然而最小拍控制对焊接回路的电感值变化较为敏感，系统的稳定鲁棒性较差。电源输出电缆会给焊接回路带来额外寄生电感，并将有可能导致最小拍控制失稳。采用极点配置法对最小拍控制律进行改进，能够有效提升控制系统对电感值变化的适应能力。实验结果和研究表明：系统的鲁棒性随着配置极点的个数和极点与原点间距离的增加而增强，但动态性能会受到一定影响。通过调整配置极点的个数和位置，能够实现控制系统稳定鲁棒性和快速性的折中和平衡，满足实际焊接电源输出特性控制的要求。

针对数控转台性能退化过程较为缓慢且存在波动的特点，采用Wiener过程进行数学建模，利用极大似然法结合试验数据分析模型中各未知参数的特点。根据分析结果将模型中的漂移系数和扩散系数设为恒定值，假设性能退化初值服从正态分布，得出数控转台的相关可靠性函数，并与基于伪寿命分布法得出的结果进行比较。结果表明：基于Wiener过程得出的结果较基于伪寿命分布法得出的结果更加符合实际情况。

奥氏体材料的厚壁焊缝是焊缝超声检测的难点，由于焊缝组织晶粒粗大，超声散射与衰减严重，检测信号中含有大量噪声信号，因此需要通过信号处理提高其信噪比。该文提出了一种基于Gauss调制脉冲（GMP）模型的超声检测信号提取算法，使用参考信号对原始信号进行互相关滤波，并基于GMP模型对滤波结果进行信号分解，由信号特征直接估计各信号分量的控制参数。先后设计了仿真实验及超声检测实验以验证算法性能，结果表明：该算法可以有效提取超声检测信号中的缺陷信息，为厚壁焊缝缺陷信号分析、焊缝检测算法优化等相关应用奠定基础。

研究喷涂工艺参数与雾锥角的关系可为建立准确喷枪模型提供重要依据，但传统的直接测量喷幅尺寸的实验方法很难获取足够的实验数据。为了解决这个问题，该文提出并实现了一种雾锥角测定方法，通过截取雾锥图像的特定边界计算雾锥角。基于该方法，对控型空气压力、雾化空气压力和涂料流量与雾锥角的关系进行了系统的实验研究，通过分析发现如下规律：扇形空气压力与长轴雾锥角正相关，与扇形空气压力负相关；雾化空气压力与长短轴雾锥角、喷涂流量均正相关，且与扇形空气压力之间存在耦合关系；喷涂流量对雾锥角影响相对较小。

飞机货舱火灾已成为巡航飞机的主要安全威胁之一，它的发生会造成巨大的财产和人员伤亡。该文以航空货运中常见的瓦楞纸箱为对象，在低压舱中开展了不同数量纸箱火（纸箱火可代表A类固体火）实验，测量了燃烧过程中的质量燃烧速率、火焰轴向辐射热通量和火焰温度等特征参量。首先，采用修正的B-number理论，从传热传质角度推导低气压对固体燃烧速率行为的影响规律；其次，分析了不同纸箱放置情况下，火焰辐射热通量和中心线温度分布的变化规律。结果表明：湍流固体火灾燃烧速率的压力表达式为ṁ"∝ C_hP^2/3+CrP^3/2，进而通过实验验证了该表达式，同时给出经验关系式ṁ∝P^1.3；发现辐射热通量整体上呈先升高后下降趋势，R2的辐射热通量相比其他位置更大；火焰温度最大值为800℃，位于火焰的连续区。该文从理论和实验两方面揭示了不同低压环境下固体燃料的火灾行为特征，为航空火险救援提供依据。

社区是公共安全治理的基本单元，社区安全研究意义重大。该文面向社区风险防范的重大需求，首先，从人、物及管理3个角度厘清社区风险的来源，剖析社区风险的特性及原因；然后，阐述社区风险防范的内涵，提出监测监控、预测预警和智能防范是社区风险防范的关键技术，在综合分析当前风险防范研究现状及发展趋势的基础上，指出大数据平台是社区风险防范的基础支撑；最后，分别从功能、结构及构建流程3个层面展开面向社区风险防范大数据平台的理论架构设计。为社区风险防范及大数据平台的基础理论研究大数据平台搭建及风险防范提供理论和技术支撑。

为了探究液滴碰撞在固体表面的动力学特性，该文进行了不同初速度的液滴以不同角度撞击光滑不锈钢表面的实验，通过实验研究了液滴的碰撞角度和Weber数对碰撞过程中液滴的动力学特性，如液滴前后沿点位移、最大铺展直径、滑移距离等的影响。结果表明：液滴的最大无量纲铺展直径随Weber数的增大而增大，随斜面倾斜角度的增大而减小；但是，液滴最终静止在表面时与表面的接触直径几乎不受Weber数和碰撞角度的影响，而是取决于液滴在表面上的前进接触角和后退接触角；另外，液滴的前后沿点位移和滑移距离随碰撞角度和Weber数的增大都呈现上升趋势。

为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离，提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像，对每张图像进行物体识别和形状分割，然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据，使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明，该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位，与传统的依赖计算全局视差图的方法相比，在速度和精度上都有提高。

针对铁路无线数据通信带宽不足、可靠性不高等问题，提出一种基于软件定义的铁路无线通信网络（RailSDN），将控制平面和数据平面分离，实现跨运营商异构网络协同工作，采用虚拟化技术实现用户的逻辑隔离，为用户提供透明的数据传输服务。基于Markov决策过程建立网络资源调度模型，该模型考虑基础设施网络状态及用户需求等因素，以用户需求的满足程度为优化目标，搜索最优的链路分配决策，将用户需求与网络资源动态适配。测试结果表明：所提出的铁路无线通信网络具有很强的可扩展性，实现了用户需求的弹性定制，提高了网络资源的利用效率。

因为网络测量在软件定义网络中扮演着非常重要的角色，所以越来越多的测量算法相继被提出。根据测量方式，这些算法被分成两类：周期测量和自适应测量算法。无论何种算法，如果为每一个流量都发送数据采集请求会产生很大的通信开销，进而增加交换机的负载。为了降低采集流量数据的通信开销，该文首先提出一种基于非线性整数动态规划算法OpenCost，来决定每个流量的数据通过哪个交换机来采集。其次，为了降低算法的运行时间，提出一种贪心算法来近似求解上述最优化问题。最后，为了评估算法性能，搭建了仿真环境并进行了详细的仿真测试。测试结果表明：与其他流量数据请求算法相比，优化算法OpenCost可以降低系统采集流量数据通信开销的55%。

跳频通信具有良好的抗干扰和抗拦截特性，因此被广泛地应用于很多通信系统中。密码算法的引入可以增强跳频序列的安全性。该文在祖冲之算法3层结构的基础上，对其进行适当的改进，在第1层引入置换多项式方法来增加序列的线性复杂度，并且将第3层替换为演化DES密码算法来增加安全性，进而提出了基于改进ZUC算法的跳频通信系统实现方案。对本方案所产生的跳频序列进行了多种安全性以及随机性测试，实验结果表明：汉明相关性、随机性和动态局部线性复杂度表现良好，并且通过了NIST随机性测试，而后通过Simulink仿真验证了其可行性。

电动轮采用安装在车轮内部的轮毂电机直接驱动汽车行驶，实现了驱动转矩与电制动转矩独立可控。针对目前电动轮汽车的系统耦合程度高、轮毂电机匹配复杂等问题，提出了一种转矩矢量控制系统（TVCS），其结构与整车其他系统相互独立，构成电动轮汽车的动力总成。设计了转矩矢量控制系统的网络拓扑结构及矢量控制器的软硬件架构。通过对原型车底盘系统的设计与校核，获得了搭载转矩矢量控制系统的电动轮汽车试验平台。实车单移线试验结果表明：转矩矢量控制系统能有效保证整车通信负载率，便于轮毂电机集成；试验车实现了基本功能，为转矩矢量控制算法的研发与优化提供了测试平台。

随着健康医疗数据的快速积累，数据驱动的医疗分析越来越受重视，合适的医疗活动表征对这些分析至关重要。然而，当前大多数表征方法缺乏对医疗数据时序性、数值敏感性的考虑，影响了分析方法的效果和可解释性。该文针对住院病例，提出了一种基于主题模型加强的医疗活动表征学习方法，该方法利用活动间时序关系和主题分配情况，构建了一个无监督学习的多层感知机模型。在大规模真实住院数据集上的测试结果表明：该方法所得表征可以有效提升疾病聚类、后续活动预测、剩余住院天数预测3项医疗分析任务的效果，同时表征具有良好的医学可解释性。

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文，为话题建模工作带来很多干扰，更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此，该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型（pSVM-kNN）的半监督话题噪声过滤方法。该方法融合了SVM和kNN算法，在SVM计算得到超平面的基础上使用kNN算法在局部范围内迭代寻找分类超平面的最优解；同时为减少误分类发生，分别在SVM和kNN阶段引入惩罚代价和比例权重，以提高噪声过滤的效果。通过选取新浪微博中不同大小的数据集进行实验与其他方法进行比较，结果表明：该方法只利用了少量的标注样本进行训练，在准确率、召回率和F值方面均优于其他的对比方法。

利用海量位置数据分析用户行为，挖掘用户的潜在价值越来越受到人们的关注。室外环境中已有较成熟的解决方案。针对室内空间中WiFi定位数据的精确度、鲁棒性不足等问题，对面向室内空间的语义轨迹提取方法进行了研究，能在减少错误、压缩原始位置数据的同时，增强轨迹的表达能力，使得更深入的室内时空数据挖掘成为可能。该文基于室内空间建模、数据清洗、事件提取和语义增强4个模块的框架提出了室内语义轨迹计算的方法，在真实数据集和模拟数据集上进行实验，结果表明：该方法能从存在误差和缺失的室内定位数据中，准确有效地挖掘和提取出含有语义信息的轨迹数据，为上层的应用分析所用。

知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式，对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准，提出了面向知识图谱的Top-k摘要模式挖掘问题，并将该问题建模为一个次模函数优化问题；其次，为高效判定摘要模式及度量模式的覆盖质量，提出了基于Pregel编程模型的并行化摘要模式判定和质量度量算法；然后，给出了高效求解Top-k摘要模式挖掘问题的贪心算法；最后，在真实知识图谱数据上对本文方法进行了验证。实验结果表明：该方法在摘要模式的覆盖度和算法执行效率方面优于已有方法。

现有基于树结构的差分隐私流数据统计发布方法未能充分利用统计查询可能存在的特定分布规律而进一步提升发布流数据的精度，为此，该文提出滑动窗口下基于异方差加噪的差分隐私流数据发布算法。首先动态构建滑动窗口内流数据对应的差分隐私区间树；其次根据统计查询分布规律计算树节点的覆盖概率，据此对树节点的隐私预算及树结构参数进行调整，以实现异方差加噪；最后，针对异方差加噪后区间树节点值可能不满足一致性约束的问题，设计实时的一致性调节策略。实验结果表明：与同类算法相比，该算法具有较高的查询精度及算法效率。

下肢长骨骨折损伤在汽车碰撞事故中常见，使用人体有限元模型可以有效开展损伤风险和机理的研究。个体特征（如性别、年龄、身高、体重等）对下肢长骨的几何形状和密质骨厚度具有显著影响。该文以男性中等尺寸有限元模型为基准模型，基于95例国内临床计算机断层扫描（computed tomography，CT）数据，通过网格投影变换和统计学分析建立了能够反映个体特征差异的股骨和胫骨的参数化模型。结果表明：外表面几何模型的平均绝对预测误差在3 mm以内，密质骨厚度模型的平均绝对预测误差在0.6 mm以内。下肢长骨长度对几何模型影响最显著，年龄和身体质量指数（body mass index，BMI）对股骨密质骨厚度具有显著影响，年龄对胫骨密质骨厚度具有显著影响。

波形套是一种两端为直壁段、中部为外凸波形区的回转圆柱壳体结构。其轴向压力-轴向压缩位移曲线具有明显的平台段，波形套常被用于轴承的预紧、冲击吸能等。因此，波形套的轴向特性研究具有重要的工程意义。该文利用有限元软件对波形套轴向压缩的工况进行了有限元模拟，得到了轴向力-位移曲线，讨论了波形套的几何参数对其轴向特性的影响；并通过轴向压缩实验与数值计算对比，对有限元模型进行检验。最后，在有限元计算的基础上，基于第二代非劣排序遗传算法对波形套的几何参数进行了多目标优化设计，最小化等效塑性应变和最大化轴向力平台的宽度，得到了多目标优化的Pareto解集，为波形套设计优化的工程应用奠定了良好的基础。

光栅立体画广泛应用于户外大型广告、巨幅海报及舞台背景墙。针对目前光栅立体画视点数少、立体感弱、视点串扰等问题，提出了基于柱镜光栅的超多视点大幅面立体画设计方法。根据人眼的视觉原理和柱镜的光传输特性，推导了柱镜厚度、曲率半径、光栅节距等参数的计算公式。设计了满足观看距离6 m、观看区域3 m、视点数59个的柱镜光栅。利用光学设计软件LightTools模拟了该系统的视点分布，视点宽度为50 mm，小于正常成年人眼瞳距。设计了圆弧形柱镜光栅减小视点串扰，视点串扰值为11.7%~15.8%。对模拟结果进行了实验验证，结果表明所设计的超多视点大幅面立体画满足自由立体观看的要求。

车辆的队列化行驶具有降低道路交通能耗的巨大潜力。现有节能型队列研究主要通过高速近距跟车以减小后方车辆的风阻从而提高经济性，但对车间距离的控制精度要求很高。为克服该方法的不足，该文提出了一种适用于异质汽车队列的切换式节能控制方法，通过将周期性切换控制策略（即加速-滑行策略）应用于车辆队列，实现多车之间的协同节能。所设计的控制方法可使该汽车队列在保证跟车间距有界的前提下实现优异的节油效果，克服了近距跟车的安全性隐患。仿真结果表明：队列车辆都保持在期望的跟车间距范围内，且与线性二次型（linear quadratic，LQ）最优控制器相比，达到约23.3%的节油效果。

传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词，因此在抽取法律问题（短文本）的关键词任务上效果不佳。该文提出了一种基于强化学习的序列到序列（seq2seq）模型来从法律问题中抽取关键词。首先，编码器将给定法律问题文本的语义信息压入一个密集矢量；然后，解码器自动生成关键词。因为在关键词抽取任务中，生成的关键词的前后顺序无关紧要，所以引入强化学习来训练所提出的模型。该模型结合了强化学习在决策上的优势和序列到序列模型在长期记忆方面的优势，在真实数据集上的实验结果表明，该模型在关键词抽取任务上有较好的效果。

作为传感器系统的典型代表与技术发展趋势，感知微系统具有尺寸小、功能多与自供电等优势。然而当前的设计方法无法平衡其实用性能与约束性能之间的矛盾，使得其进一步发展陷入瓶颈。该文基于多学科设计优化思想提出一种针对感知微系统的系统级设计方法。该方法根据设计目标与各性能边界条件进行学科划分，在子系统分析器内进行参数分析后代入系统级优化器完成目标优化，最终实现感知微系统的优化设计。以重型车辆检测微系统为例，选取不同的设计目标进行系统级优化，并通过叠层集成的方式研制了验证样机。样机的性能测试结果与设计值相符，且满足优化设计目标的需求。该方法可行性和准确性表明，其能够在设计阶段平衡感知微系统的实用性能与约束性能，实现系统的最优化设计。

为对比不同室外环境模拟软件在城市辐射场方面的性能差异，该文选取3款城市气候模拟工具ENVI-met、RayMan和SOLWEIG为研究对象，对比各软件能够获得的城市辐射模拟量，并分析其主要辐射量的计算方法；分别模拟了下垫面和建筑体围合方式对于辐射场的影响，从长短波2种不同辐射类型、从直射辐射和反射辐射等辐射参数方面对比不同软件的辐射场模拟差异。结果表明：RayMan计算灵敏度高，模拟速度快，但输出辐射参数较少；ENVI-met可计算最多的辐射参数，也可计算建筑表面之间的长短波辐射换热量；SOLWEIG可用于室外大空间模拟，且计算的辐射参数较多，但误差较大。3个软件均可分析空间围合对直射辐射和散射辐射的影响。

在监督学习中，标签噪声对模型建立有较大的影响。目前对于标签噪声的处理方法主要有基于模型预测的过滤方法和鲁棒性建模方法，然而这些方法存在过滤效果差或者过滤效率低等问题。针对该问题，该文提出一种基于数据分布的标签噪声过滤方法。首先对于数据集中的每一个样本，根据其近邻内样本的分布，将其及邻域样本形成的区域划分为高密度区域和低密度区域，然后针对不同的区域采用不同的噪声过滤规则进行过滤。与已有方法相比，该方法从数据分布角度出发，使得噪声过滤更具有针对性从而提高过滤效果；此外，使用过滤规则对噪声数据进行处理而非建立噪声预测模型，因而可以提高过滤效率。在15个UCI标准多分类数据集上的实验结果表明：该方法在噪声低于30%时，噪声检测效率和分类精度均有很好的表现。

微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等，近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而，现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型，把用户之间的多重信任关系融入传统的Bayesian Poisson因子分解（Bayesian Poisson factorization，BPF）模型，从而预测转发行为。该模型命名为TrustBPF，可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响。该文进一步把用户之间的信任强度整合到一个框架中。在新浪微博数据集上验证结果表明：在NDCG@3和Precision@3指标上，TrustBPF模型比原始的BPF模型分别提升了90.91%和88.37%。

动态目标防御技术作为“改变游戏规则”的防御技术，在对抗高级持续威胁中提供了一种主动变换的防御方法。虽然已有部分动态防御技术成功应用，但针对其有效性评估的研究还停留在小范围、单层次的技术上，从而阻碍了多层次融合的动态防御技术应用于实际部署。该文针对以上问题，首先以系统角度扩展了攻击面定义，建立了系统攻击面及其变化的参数模型；在此基础上，提出了基于系统攻击面变化参数序列的评估模型，构建了攻击状态与系统攻击面变化参数之间的联系，解决了在较大规模网络拓扑下对多层次动态防御技术的有效性评估问题；最后以典型信息系统为案例，利用该模型评估了不同防御环境下动态目标防御技术的有效性，得到了直观且准确的结果，可以进一步指导动态目标防御技术效能优化问题和最优部署问题的研究。

该文针对传统太阳能聚光器二轴跟踪机构刚度低、能量消耗大等问题，提出一种具有驱动冗余的并联式太阳能聚光器跟踪机构，并研究其动力学建模方法及能量消耗。首先基于跟踪机构的运动学模型，利用虚功原理推导其动力学模型；然后规划跟踪机构跟踪太阳运动轨迹，并分析其跟踪太阳运动过程中驱动力变化以及能量消耗；最后比较该驱动冗余并联跟踪机构与其对应的非冗余跟踪机构在相同运动条件下的驱动力以及能量消耗。仿真分析结果表明：该文提出的跟踪机构具有高刚度、低能耗的优点。

为了优化六轴联动数控机床的刀具中心点运动轨迹误差，提出了利用联动模式切换实现该误差最小的方法。建立了六轴联动数控机床的运动学模型，研究机床的冗余联动特点，并定义了冗余旋转联动轴。根据冗余联动特点，研究了满足不同刀具运动要求的联动模式和联动轴形式。建立了刀具中心点运动轨迹误差模型，提出了利用联动模式和联动轴形式切换优化该误差的方法。在实际机床上进行加工实验，通过联动模式的切换实现了刀具中心点轨迹误差的优化。

为适应人类赛场环境，仿人足球机器人需能够识别未预先定义足球，此时足球不再具有固定的与场地鲜明对比的颜色，因而不能通过传统的单色块识别策略解决。该文将足球颜色划分为专有色和共有色两类，采用两轮颜色标记方法生成颜色查找表；在图像像素级联通分割获得色块的基础上，提出基于图连接关系的宏像素聚类算法，从而得到若干足球识别候选对象；再利用模糊逻辑方法中的隶属度函数从候选对象中获得最佳足球识别结果。实验表明在不具备高性能计算硬件平台的情况下，算法能够在存在大量干扰，远近距离大幅度变化的条件下准确识别出非预先定义的足球，避免与边线、机器人等对象的混淆，且达到每秒15帧的计算速率。该算法能够在严格受限的计算能力下达到高效的足球识别能力，从而为参赛机器人提供了一种崭新策略。