缓存膨胀问题是指超出链路容量的分组阻塞在缓存中造成网络传输延时增加的现象，蜂窝网络中为提高数据传输的可靠性而在基站上配置的大缓存会进一步加剧缓存膨胀问题。针对这一现状，该文提出了一种基于无线信道状态信息的接收窗口调节方案。该方案直接在接收端利用无线信道的状态信息估算出网络的可用带宽；为削弱信道噪声和传输控制协议的确认分组自时钟机制的影响，采用Kalman滤波算法对可用带宽做进一步的预测；然后利用该预测值动态地计算接收窗口并调节发送窗口的大小。基于网络仿真平台的实验结果表明：相比已有的解决方案，该方案在保持吞吐量不变的情况下，能有效地减小基站大缓存中的队列长度，减少网络延时。

随着大数据时代的到来，不确定性数据上的聚合查询面临形式多样、计算复杂等挑战。该文将不确定性数据上聚合查询的结果定义为所有可能的值以及对应的概率。基于动态规划思想的求解"和"的分布（distribution sum，DSUM）精确算法，提出贪心的"和"的分布（greedy distribution sum，GDSUM）和折半合并的"和"的分布（binary merge distribution sum，BMDSUM）的近似算法，这2种算法都能应用于元组级不确定性模型和属性级不确定性模型；并通过理论分析，给出算法的时间和空间复杂度以及最终结果的误差范围。实验结果表明：误差设定为1%时，2种近似算法分别能缩短执行时间15%~21%和22%~32%。

针对现有面向返回编程（return oriented programming，ROP）攻击检测方案难以满足云计算平台下要求部署灵活、可移植性强、检测透明的特点，该文提出一种基于硬件辅助的ROP攻击实时检测方法，利用Intel最后分支记录器（last branch record，LBR）可以记录客户虚拟机间接分支跳转信息的硬件特性，在虚拟机监视器中实现快速的ROP配件攻击链检测，使用虚拟机自省（virtual machine introspection，VMI）技术在特权域Dom0中完成间接分支跳转的合法性验证，达到保护客户虚拟机进程空间中共享链接库控制流完整性的目的。结果表明：该方法能有效地检测ROP攻击，引入的平均性能开销低于7%。

该文基于改进的扩展方法构造了一类速率兼容多元低密度校验（LDPC）码，其中低码率码的校验符号不仅与高码率码的码字有关，还与中间码率码的校验符号有关。构造过程涉及了掩模矩阵和基矩阵的优化设计、多元域元素的随机替换等具体步骤。该文还采用代数方法设计码的校验矩阵，进而降低了设计复杂度。所构造的码不仅具有速率兼容特性，还具有易于编译码器硬件实现的准循环结构。仿真结果表明：该码在较大的码率范围内都能够获得较好的瀑布区和平层区性能。

由于背景噪声、混响以及人声干扰等因素，远场语音识别任务一直充满挑战性。该文针对远场语音识别任务，提出基于注意力机制和多任务学习框架的长短时记忆递归神经网络（long short-term memory，LSTM）声学模型。模型中嵌入的注意力机制使其自动学习调整对扩展上下文特征输入的关注度，显著提升了模型对远场语音的建模能力。为进一步提高模型的鲁棒性，引入多任务学习框架，使其联合预测声学状态和干净特征。AMI数据集上的实验结果表明：与基线模型相比，引入注意力机制和多任务学习框架的LSTM模型获得了1.5%的绝对词错误率下降。

为解决待识别语音时长小于10 s时，语种识别性能急剧下降的问题，该文提出应用语音时域伸缩（time-scale modification，TSM）技术改变语音的长度（从而改变了语速），并保持其他频域信息不变。首先，对一段待识别语音，应用TSM技术转换为多条时域压缩和时域拉伸后的语音；其次，将这些不同语速的语音与原语音拼接起来，生成一个时长较长的语音；最后，送入语种识别系统进行识别。实验结果表明：所提出的语音时长扩展算法可以显著提升短时语音的语种识别性能。

由于面向中文微博的分词标注语料相对较少，导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题，该文提出一种主动学习方法，从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点，在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数，以确保所选样例的多样性；同时，根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性，采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值；此外，用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外，还利用字向量自动计算当前字成为停用字的可能性作为模型的特征。实验结果表明：该方法的F值比基线系统提高了0.84%~1.49%，比目前最优的基于词边界标注（word boundary annotation，WBA）的主动学习方法提升效果更好。

PDF文档具有良好的移植性且应用广泛，常被用作恶意代码的载体。PDF文档具有严格的格式校验，对结构复杂的PDF阅读器进行模糊测试时，传统随机模糊测试效率较低。现有基于文件格式的灰盒模糊测试，由于模型描述语言能力不足，难以针对某种文件格式构建统一的数据模型。该文针对PDF阅读器字体解析引擎提出一种批量化构造测试用例的方法。通过对字体文件重构和添加辅助信息方式，构造格式统一的测试用例，对TrueType格式文件构造统一数据模型。在此基础上，开发了模糊测试工具并对20余款PDF阅读器进行了测试，触发了大量崩溃。结果表明：该方法可以有针对性地构造测试用例，并有效地挖掘PDF阅读器中的缺陷。

针对阅读理解选择题中因果关系类选项，该文提出了基于因果关系网的因果关系支持度分析方法。首先，通过线索短语从阅读材料中抽取因果事件对，并计算事件对之间因果关联强度，综合利用抽取到的因果事件对与其对应的因果关联强度构成因果关系网；其次，综合考虑了选项中的每个词在文档中的重要性和整个文档中的区分能力，采用词频-逆向文件频率（term frequency-inverse document frequency，TF-IDF）方法分别从原文中检索与选项中因事件和果事件相关的句子；最后，基于因果关系网和抽取到的相关句计算选项的因果关系支持度。为了验证该方法，实验采用了769篇模拟材料和13篇北京高考语文试卷材料（包括原文与选择题）作为测试数据集，实验结果表明该方法的准确率比Baseline方法提高了约11%。

随着电动汽车的不断普及，在充电高峰时段大规模电动汽车聚集充电，将会导致充电站附近局部交通拥堵，带来用户充电等待、电网负荷大幅波动等问题。该文基于实时的信息交互系统，提出了综合考虑交通网、充电站、配电网信息的大规模电动汽车充电路径规划方法。设定包括路段通行、车辆充电需求、充电站负荷、电网运行等约束条件，建立考虑路段通行时间、充电站车辆数目、充电负荷等因素的多目标优化函数，采用改进的Dijkstra方法对该优化问题进行求解。仿真分析结果表明：该充电路径规划方法在保证配电网正常运行的前提下，可缓解充电站附近的交通拥堵，减少电动汽车用户充电等待时间，提高充电设施的利用率。

为解决现有混合动力汽车能量管理常依赖固定循环工况设计，未考虑车辆实际运行环境所造成的节能潜力挖掘不足的问题，该文运用结构共用思想，提出共用雷达信号的智能混合动力汽车能量管理优化控制方法。依托雷达对前车运动信息的感知，划分4种不同场景和工作模式，通过动态优化汽车电机的驱动转矩并增加电机再生制动，从而在不增加额外硬件成本的前提下，提升智能混合动力汽车的节能性能。并以某混合动力客车为应用对象进行了实车道路试验，结果表明所提出的节能控制策略在城市拥堵路况下节能效果明显。

针对所设计的新型箱型钢结构现场全位置焊接机器人存在欠自由度和自由度耦合等问题，导出了一种基于实际焊接工艺需求的机器人逆运动学数值解法，解决了采用传统解析法求解机器人逆运动学问题时存在的困难。在数值解的基础上，进一步提出了一种基于递推算法的机器人运动轨迹规划和焊枪空间位姿调整方法，实现了机器人在焊接箱型钢结构直角转角过程中的焊枪空间位姿的平滑过渡和调整。该方法不仅实现了箱型钢全位置焊接的轨迹规划功能，有利于计算机自动求解，而且可有效适应不同型号尺寸的箱型钢结构。

并联机构由于具有结构简单和高刚度等优点，被大量应用于工程领域，该文针对风洞天平校准台6-DOF（degree of freedom）并联复位机构进行精度分析。利用D-H（Denavit-Hartenberg）方法分析每条支链运动传递过程，建立包含铰链制造误差的RRRPRR支链运动学模型。利用Qusai-Newton法分析不同结构参数下铰链制造误差对加载中心精度的影响规律。研究结果表明：加载中心精度与铰链偏移误差处于同一数量级，且呈线性关系；为降低铰链偏移误差对加载中心精度的影响，在满足设计要求的前提下，应选择较小定平台和较大动平台、较小平台铰链夹角以及较大的平台间距离。该研究为高精度风洞天平并联复位机构提供了重要的设计依据。

自然灾害发生后，需要向灾区运输救灾物资。该文研究在救灾物资供给灾民人数最大化的基础上，最小化救灾物资运输费用的方法。该文首先给出救灾物资、救灾车辆之间的替换和搭配关系的一些定义和命题，采用整数规划求解救灾物资供给灾民最大人数。在此基础上，采用整数规划最小化救灾物资运输费用。仿真实验表明：将救灾物资配车问题分解为若干子问题后，时间复杂度显著降低；考虑了替换和搭配关系，可以在最小化救灾物资运输费用的同时，保持救灾物资供给灾民人数最大化。

针对航天器交会对接近距离段的相对姿轨耦合控制问题，考虑存在参数不确定性、外部干扰以及控制受限，该文提出了一种考虑控制受限的鲁棒自适应控制方法。利用自适应控制技术估计模型参数的不确定性及外界干扰上界，有效地提高了控制系统的鲁棒性。同时通过引入辅助饱和分析系统来补偿执行机构的饱和非线性，进而满足执行机构的幅值受限要求，确保执行机构饱和受限约束条件下跟踪误差的最终一致有界性，并采用Lyapunov方法严格证明了闭环系统的全局稳定性。最后通过数值仿真验证了控制方法的有效性。

为研究在集成交付理念下，项目特征、参与人特征、激励结构等因素对项目激励效果的影响规律，该文基于已有文献构建了多方激励模型。并结合文献和案例，运用博弈仿真方法分析研究项目优化潜力、项目目标设定、激励结构、参与人努力成本等因素对项目激励效果的影响。研究结果表明：所构建模型较为可行，项目优化潜力、项目目标以及团队努力成本等因素对项目的激励效果有重要影响；适当的参与人努力成本差异有利于项目成功；收益分配应避免过于悬殊，按照参与人努力成本差异进行分配的方式并不是最好的激励。

微藻生物柴油是一种新型工业能源生产模式，其系统作为一个复杂的体系，构成、影响因素和评价指标较多。能量的消耗和产生，以及温室气体排放的多少（净碳排放量）是评价其可持续性的重要标准。该文模拟设计了一个微藻生物柴油综合炼厂，基于生命周期分析原理，建立了微藻生物柴油的能量及碳平衡分析方法，计算了微藻生物柴油生命周期的净能量盈余和净碳排放量，并对其影响因素进行了分析。研究结果表明：微藻生物柴油的整个生产加工过程中，整个系统的能量产出大于能量消耗，CO₂的固定量也大于整个系统的CO₂排放量。由此可以看出，微藻生物柴油是一种具有巨大的可持续发展潜力并且对环境友好的新型燃料。

电涡流位移传感器的载波信号和解调信号均为模拟处理信号，其测量和解调电路均会提高硬件电路复杂性和信号的不稳定性，并增大磁轴承系统的总体设计体积和功耗等。针对这一问题，该文设计了以调幅式电涡流位移传感器为基础的数字化电涡流位移传感器。利用现场可编程门阵列（FPGA）的数字输出信号设计传感器的载波信号，通过FPGA的软件设计对测量电路的输出信号进行数字化处理。该设计在有效降低电路设计复杂性和功耗的同时，提高了传感器测量的可靠性和精确性。