现有的科研合作潜力预测方法使用特征工程来人工提取科研合作网络中作者的浅层静态属性，忽略了科研合作网络中异构实体间的关联关系。针对以上不足，提出融合科研合作网络中的多种实体潜在属性信息的动态合作潜力预测（CPP）模型，在提取异构实体的属性的同时考虑了学者与学者之间合作关系的结构特征，并且通过协同优化的方式优化模型，实现了在为学者进行科研合作者推荐的同时预测科研合作潜力的目标。为验证所提模型的有效性，搜集整理了发表在中国计算机学会（CCF）推荐期刊中的50余万篇论文信息以及相关实体的完整属性信息，并采用滑窗法构建了不同时间段的时序合作异构网络，以提取科研合作网络演化过程中的各实体的动态属性信息。此外，为提高所提模型的泛化性以及实用性，随机输入不同时段的数据对模型进行训练。实验结果表明，相较于次优的多层采样聚合图神经网络（GraphSAGE），CPP模型在合作者推荐任务上的分类精确度提高了1.47个百分点；在合作潜力预测任务上的测试误差降低了1.23%。说明了CPP模型能更精准地为学者推荐优质合作者。

股票市场结构复杂、信息多样，股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体，或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模，缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题，提出一种动态宏观记忆网络（DMMN），并基于DMMN同时对多只股票进行价格趋势预测。该方法按照“股票-行业-市场”的层次对市场宏观环境信息进行建模，并捕获这些信息在时序上的长期依赖；然后将市场宏观环境信息与股票微观特征信息动态融合，在增强个股对市场整体情况的感知能力的同时间接捕获到股票、行业、市场三者间的相互依赖。在收集的CSI300数据集上得到的实验结果表明，相较于基于注意力长短期记忆（ALSTM）网络、添加了图卷积的LSTM网络（GCN-LSTM）、卷积神经网络（CNN）等模型的股票预测方法，基于DMMN的方法在F1分数、夏普比率上都取得了更好的效果，和表现最优的对比方法ALSTM相比分别提升了4.87%和31.90%，这表明DMMN在具备较好预测性能的同时还具备更好的实用价值。

针对带宽资源有限、存在系统外部干扰以及参数不确定性的问题，提出了一种基于事件触发的网络化系统非脆弱耗散控制方案。首先，在网络化控制系统（NCS）模型的基础上，提出了一种非周期采样的事件触发方案，并建立一个时滞闭环系统模型；然后，利用锯齿波的结构特点构造新型双边李雅普诺夫泛函；最后，结合杰森不等式、自由权矩阵、凸组合等方法，导出保证系统稳定性的充分条件，并计算出反馈控制器的增益。数值仿真结果证明，所设计的双边泛函比用单边泛函具有更小的保守性，事件触发机制与普通采样机制相比能够节约带宽，且所设计出的控制器具有可行性。

事件检测（ED）是信息抽取领域中最重要的任务之一，旨在识别文本中特定事件类型的实例。现有的ED方法通常采用邻接矩阵来表示句法依存关系，然而邻接矩阵往往需要借助图卷积网络（GCN）进行编码来获取句法信息，由此增加了模型的复杂度。为此，提出了融合句法信息的无触发词事件检测方法。通过将依赖父词及其上下文转换为位置标记向量，并在模型源端以无参数的方式融入依赖子词的单词嵌入来加强上下文的语义表征，而不需要经过GCN进行编码；此外，针对触发词的标注费时费力的问题，设计了基于多头注意力机制的类型感知器，以对句子中潜在的触发词进行建模，实现无触发词的事件检测。为了验证所提方法的性能，在ACE2005数据集以及低资源越南语数据集上进行了实验。其中，在ACE2005数据集上与图变换网络事件检测（GTN-ED）方法相比，所提方法的F1值提升了3.7%；在越南语数据集上，与二分类的方法类型感知偏差注意机制神经网络（TBNNAM）相比，所提方法的F1值提升了9%。结果表明，通过在Transformer中融入句法信息能有效地连接句子中分散的事件信息来提高事件检测的准确性。

针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。

为了解决肺结节图像检索中特征提取难度大、检索精度低下的问题，提出了一种深度网络模型——LMSCRnet用于提取图像特征。首先采用多种不同尺寸滤波器卷积的特征融合方法以解决肺结节大小不一引起的局部特征难以获取的问题，然后引入SE-ResNeXt块来得到更高级的语义特征同时减少网络退化，最后得到肺结节图像的高级语义特征表示。为满足现实中大数据量检索任务的需求，将距离计算及排序过程部署到Spark分布式平台上。实验结果表明，基于LMSCRnet的特征提取方法能够更好地提取图像高级语义信息，在肺结节预处理数据集LIDC上能够达到84.48%的准确率，检索精度高于其他检索方法，而且使用Spark分布式平台完成相似度匹配及排序过程使得检索方法能够满足大数据量检索任务需求。

针对网络化制造系统中产品设计文档流转中的特殊安全需求，提出了基于PKI的文档安全解决方案。该方案采用对称加密技术保证设计图纸加解密的效率，通过数字信封技术实现对称密钥在多个用户之间的安全传输；将消隐数字签名技术应用于VRML格式文件中，实现了在不出示完整文档的情况下认证文档中的部分内容，解决了不可见性和完整性之间的矛盾。原型系统基于B/S模式和通用的VRML文件格式，具有良好的适应性和跨平台性。

已存在的时间戳机制没有解决服务付费问题,即客户在请求时间戳服务机构给他的文档Hash值加盖时间戳时,应该如何向时间戳服务机构支付费用。介绍了已经存在的时间戳机制,基于盲数字签名,提出了一个解决问题的新方案,该方案引入了一个售票实体,解决了服务付费问题,并且基于RSA数字签名,构造了一个完整的时间戳系统。