针对拒绝服务（DoS）攻击下无人机（UAV）通信阻塞、运动轨迹不可预测的问题，在人工势场法（APF）和深度确定性策略梯度（DDPG）融合框架下研究DoS攻击期间的多UAV安全集群控制策略。首先，使用Hping3对所有UAV进行DoS攻击检测，以实时确定UAV集群的网络环境；其次，当未检测到攻击时，采用传统的APF进行集群飞行；再次，在检测到攻击后，将被攻击的UAV标记为动态障碍物，而其他UAV切换为DDPG算法生成的控制策略；最后，所提框架实现APF和DDPG的协同配合及优势互补，并通过在Gazebo中进行仿真实验验证DDPG算法的有效性。仿真实验结果表明，Hping3能实时检测出被攻击的UAV，且其他正常UAV切换为DDPG算法后能稳定避开障碍物，从而保障集群安全；在DoS攻击期间，采用切换避障策略的成功率为72.50%，远高于传统APF的31.25%，且切换策略逐渐收敛，表现出较好的稳定性；训练后的DDPG避障策略具有一定泛化性，当环境中出现1~2个未知障碍物时仍能稳定完成任务。

针对现有运动控制策略无法保证独立驱动脚轮式全向移动平台位姿的高精度控制问题，提出一种基于模型预测控制（MPC）和PID控制相结合的双闭环轨迹跟踪控制策略。首先，利用运动学几何关系建立独立驱动脚轮式全向移动平台在世界坐标系下的三自由度运动学模型，基于正交分解法建立平台在机器人坐标系下的逆运动学模型，以反映平台中心点速度与各个脚轮转速间的关系；其次，采用MPC并基于三自由度运动学模型设计位姿控制器，使平台对期望轨迹进行位姿跟踪，并在考虑多目标约束条件的情况下通过位姿控制器求解出最优控制量；最后，采用PID设计速度控制器，用于跟踪位姿控制器输出的期望速度，通过平台逆运动学模型计算得到期望轮速，从而驱动平台实现全向运动。通过仿真验证了所提控制策略的有效性，平台能有效跟踪直线轨迹和圆形轨迹。仿真结果表明，与通过平台转角逆运动学模型解耦驱动轮速的位置单环轨迹跟踪控制策略相比，加入速度内环后系统超调量下降97.23%，响应时间缩短36.84%。

针对自主空中加油对接阶段的目标跟踪问题，提出一种空中加油场景下的目标联合检测跟踪算法。该算法采用检测跟踪一体化的CenterTrack网络实现对锥套的追踪，而针对计算量较大、训练耗时过长的问题，分别从模型设计与网络优化两方面改善该网络。首先，在跟踪器中引入膨胀卷积组，以在不改变感受野大小的前提下使得网络轻量化；同时，将输出部分的卷积层替换为深度可分离卷积层，从而减少网络的参数量与计算量；然后，对网络进行进一步的优化，即将随机梯度下降（SGD）法与Adam算法相结合，使网络更快收敛至稳定状态；最后，利用真实的空中加油场景视频与地面模拟视频制作相应格式的数据集，并将其用于实验验证。分别在自制的锥套数据集和MOT17公共数据集上进行了训练与测试，证实了提出算法的有效性。相较于原CenterTrack网络，改进的网络Tiny-CenterTrack减少了约48.6%的训练时长，并在实时性方面提升了8.8%。实验结果表明，改进后的网络在不损失网络性能的前提下可有效节省计算资源并在一定程度上提升实时性。

针对一般特征选择算法未能揭示数据特征与数据类别之间的可解释性映射关系的问题，在基因表达式编程（GEP）的基础上，通过引入初始化方法、变异策略以及适应度评价方法，提出了一种改进的基于层次距离的GEP特征选择分类算法（FSLDGEP）。首先，利用定义的选择概率有导向地初始化种群个体，从而增加种群中有效个体的数量；其次，定义个体的层次邻域，使种群个体基于其层次邻域进行变异，并解决了变异过程中的盲目无导向性问题；最后，将维度缩减率与分类准确率结合起来作为个体的适应度值，从而改变种群单一优化目标的进化模式，并平衡两者之间的关系。在7个数据集上进行5折交叉和10折交叉验证，所提算法给出了数据特征及其类别之间的函数映射关系，将得到的映射函数用于数据分类。与森林优化特征选择算法（FSFOA）、邻域软边界特征选择算法（NSM）、基于邻域有效信息比的特征选择算法（FS-NEIR）等对比算法相比，所提算法的维度缩减率在Hepatitis、WPBC（Wisconsin Prognostic Breast Cancer）、Sonar、WDBC（Wisconsin Diagnostic Breast Cancer）数据集上得到了最好结果；与对比算法相比，所提算法的平均分类准确率在Hepatitis、Ionosphere、Musk1、WPBC、Heart-Statlog、WDBC数据集上得到了最好结果。实验结果验证了所提算法在特征选择分类问题上的可行性、有效性和优越性。

现有的非负矩阵分解（NMF）算法往往基于欧氏距离来设计目标函数，对噪声比较敏感。为了增强算法的鲁棒性，提出一种基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解（MRNMF/CD）算法。在MRNMF/CD算法中，把低秩约束、流形正则化和NMF技术无缝地融为一体，使算法性能较为优异。首先，通过添加低秩约束，MRNMF/CD可以从噪声数据中恢复干净数据，并获得数据的全局结构；其次，为了利用数据的局部几何结构信息，MRNMF/CD把流形正则化融入目标函数中。此外，还提出了一种求解MRNMF/CD的迭代算法，并从理论上分析了该求解算法的收敛性。在ORL、Yale和COIL20数据集上的实验结果表明，MRNMF/CD算法比现有的k-means、主成分分析（PCA）、NMF和图正则化非负矩阵分解（GNMF）算法具有更好的识别准确性。

为了更加合理地求解需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP），克服传统先路径后优化两阶段的求解方法容易陷入局部最优的缺点，以及解决智能优化算法在优化阶段未能将竞争与协作有机地融合为一体的问题，以配送路径最短和配送车辆最少为优化目标，提出了一种改进的金字塔演化策略（IPES）。首先，以金字塔为基础，提出了求解SDVRP的编码、解码方式以及层级间的协作策略；其次，根据遗传算法的随机、“适者生存”的高度并行、自适应等特点，以及金字塔结构各层分工不同，设计了一种适合SDVRP的自适应邻域算子，使得算法能够快速收敛到最优；最后，得到最优解。相较于分段求解算法、聚类算法、粒子群算法、人工蜂群算法、禁忌搜索算法，四个仿真实验的结果表明，在求解各案例的最优路径时，所提IPES的求解精度分别至少提升了0.92%、0.35%、3.07%、9.40%，验证了在求解SDVRP时，IPES具有良好的性能。

针对传统非负矩阵分解（NMF）法用于高光谱图像混合像元分解时产生的分解结果精度不高、对噪声敏感等问题，提出一种基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法——MRS-NMF。首先，通过基于熵率的超像素分割来构造高光谱图像的流形结构，把原图像分割为 k个超像素块并把每个超像素块中具有相似性质的数据点标上相同的标签，定义像素块内有相同标签的任意两个数据点之间的权重矩阵，然后将权重矩阵应用于NMF的目标函数中以构造出流形正则化约束项；第二，在目标函数中添加二次抛物线函数以完成稀疏约束；最后，采用乘法迭代更新法则求解目标函数以得到端元矩阵和丰度矩阵的求解公式，同时设置最大迭代次数和容忍误差阈值，迭代运算得到最终结果。该方法有效利用了高光谱图像的光谱和空间信息。实验结果表明，在模拟的高光谱数据中，与传统的流形稀疏约束的非负矩阵分解（GLNMF）、L1/2-NMF和顶点成分分析-全约束最小二乘法（VCA-FCLS）等方法相比，MRS-NMF可以提高0.016~0.063的端元分解精度和0.01~0.05的丰度分解精度；而在真实的高光谱图像中，MRS-NMF较传统的GLNMF、顶点成分分析法（VCA）、最小体积约束的非负矩阵分解（MVCNMF）等方法可以平均提高0.001~0.0437的端元分解精度。所提MRS-NMF算法有效地提高了混合像元分解的精度，同时具有较好的抗噪性能。

针对增强现实(AR)系统中复杂场景的光照一致性问题,运用高动态范围(HDR)图像处理技术对标识物图像进行分析,提出一种基于HDR图像中光晕分析的光照方向测算算法。为了提高虚拟物体的沉浸感和真实性,在研究和分析现有的光照恢复算法的基础上,利用二次曲线对的投影不变性原理进行相机标定;为了获得更加详尽的光照信息,使用HDR技术对标识物图像进行处理,提高了测算精确度;参照Lambert光照模型对图像中的光照信息进行分析,将拍摄角度进行分类,实现了对传统测算光源方向算法的改进,可测算出位于摄影球反射范围外的部分光源的方向,扩大了测算范围。设计了针对单一点光源的视角1和视角2测算验证实验,并进行了分析。实验验证表明,所提方法简单易行,具有较强的鲁棒性,能够实现在标识物部分遮挡的情况下,测算出位于摄影球反射范围外部分光源的方向。

针对已有方法不能很好地检测显著目标边界以及完整区域问题,提出一种基于超像素分割的图像显著性检测方法。首先,对原图像进行双边滤波降低局部颜色差异,使图像更加平滑、均匀,同时能够保留显著目标的边缘信息。然后通过计算局部窗口内像素的差异来实现显著目标边界的初步检测;滤波后的图像通过超像素分割将具有相同或相近颜色特征的像素划分到一个超像素区块内,在此基础上,综合考虑超像素区块的局部对比度与全局对比度以及空间分布关系来计算每个区块的显著值。最后,融合上述两部分的结果并通过引导滤波来对检测结果进行优化处理。在MSRA-1000公开数据集上与其他7种方法进行对比实验,所提方法的平均准确率为81.57%,平均召回率为77.13%,综合指标F-measure值为80.50%。实验结果表明,提出的方法能够很好地检测出显著目标边界与内部信息,均匀突出了显著区域,证明了所提方法的有效性和鲁棒性。

针对团图点删除问题的3-近似算法得到的近似解可能较大的问题,通过对团图点删除问题及团图特性的分析,提出了该问题的一个新的近似算法。新算法通过考察图中节点的一阶和二阶邻点来计算节点关联的P3的数目,然后优先选择P3数最大的节点加入解集,以期尽快消除图中的P3,从而最终获得较小的点删除集。为检验算法效果,设计了多组不同场景的随机实验对新算法和经典的3-近似算法进行了比较。随机实验表明,新算法较经典的3-近似算法有明显的优势。

对1090 MHz扩展电文(1090ES)信号进行相位调制,可以扩展1090ES数据链容量,为此研究了基于8进制相移键控(8PSK)的1090ES扩容系统中的RS码校验技术。首先,根据RS码特点及1090ES扩容数据链结构,设计RS码的码元总长度为54;然后,通过Matlab仿真,探讨了不同RS码编码效率下的差错性能及其对1090ES扩容系统性能的影响,由此确定了RS码编码效率的最佳选取范围为0.6~0.7;最后,具体分析所选定编码效率范围内RS码的差错性能,进一步确定了信息码元长度,仿真结果表明,信息码元个数可选择为32、34或36。以RS(54,32)为例,进行Matlab仿真分析,结果表明,所设计RS码能有效提高1090ES扩容系统的差错性能。

针对多标记数据特征提取方法中输出核函数没有准确刻画标记间的相关性的问题,在充分度量标记间相关性的基础上,提出了两种新的输出核函数构造方法。第一种方法首先将多标记数据转化为单标记数据,并使用标记集合来刻画标记间的相关性;然后从损失函数的角度出发定义新的输出核函数。第二种方法是利用互信息来度量标记间的两两相关性,在此基础上进一步构造新的输出核函数。3个多标记数据集上2种分类器的实验结果表明,与原有核函数对应的多标记特征提取方法相比,基于损失函数的输出核函数对应的特征提取方法性能最好,5个评价指标的性能平均提高了10%左右, 尤其在Yeast数据集上,Coverage指标下降幅度达到了30%左右;基于互信息的输出核函数次之,性能平均提高了5%左右。实验结果表明,基于新的输出核函数的特征提取方法能够更加有效地提取特征,并进一步简化分类器的学习过程,提高分类器的泛化性能。

针对计算机网络访问请求具有实时到达以及动态变化的特点,为了实时检测网络入侵,并且适应网络访问数据的动态变化,提出一个基于数据流的网络入侵实时检测框架。首先,将误用检测模式与异常检测模式相结合,通过初始聚类建立由正常模式和异常模式构成的知识库;其次,采用数据点与数据簇之间的不相似性来度量网络访问数据与正常模式和异常模式的相似性,从而判定网络访问数据的合法性;最后,当网络访问数据流发生演化时,通过重新聚类来更新知识库以反映网络访问的最近状态。在入侵检测数据集KDDCup99上进行实验,当初始聚类的样本数为10000,缓冲区聚类的样本数为10000,调节系数为0.9时,召回率达到91.92%,误报率达到0.58%,接近传统非实时检测模式的结果,但整个学习和检测过程只需扫描网络访问数据一次,并引入了知识库的更新机制,在入侵检测的实时性和适应性方面更具有优势。

针对目前汉语兼类词标注的准确率不高的问题，提出了规则与统计模型相结合的兼类词标注方法。首先，利用隐马尔可夫、最大熵和条件随机场3种统计模型进行兼类词标注；然后，将改进的互信息算法应用到词性(POS)标注规则的获取上，通过计算目标词前后词单元与目标词的相关性获得词性标注规则；最后，将获取的规则与基于统计模型的词性标注算法结合起来进行兼类词标注。实验结果表明加入规则算法之后，平均词性标注准确率提升了5%左右。

针对综合保障工作中,绘制系统可靠性框图时面临着系统组成单元数量多、要求综合保障人员掌握系统原理的程度高以及收集到的系统工作数据往往不全等情况,提出一种利用系统级的工作信息和单元级的可靠性信息识别系统可靠性结构的方法。该方法利用系统级工作信息对系统可靠度进行估计,利用系统组成单元的可靠性信息,遍历所有的可靠性结构形式并计算其理论可靠度,计算系统可靠度估计值与所有可靠度理论值之间的误差,对误差进行排序后,以误差最小的前N位可靠性结构形式作为识别结果输出。仿真结果表明:对以表决为基本可靠性结构的复合系统进行识别时,该方法能以约80%的可能性将系统可选的可靠性结构形式集从全集缩小到数量仅为全集3%的子集内。

为消除人眼视觉差别对彩色图像滤波的影响，提出了RGB非均匀色彩空间中三基色(红、绿、蓝)的视觉灵敏度的计算方法。滤波算法先用粗糙集理论对噪声像素做初步判断，再结合视觉灵敏度修正判断结果，最后用改进的方向距离滤波器(DDF)滤除噪声像素。仿真实验表明，算法在颜色保持、边缘细节保护、噪声滤除率方面均优于现有滤波算法；且在各种密度噪声情况下，其归一化均方差最小，峰值信噪比最大。

由于网络评论信息的庞大，因此通过计算机自动识别出用户评论观点的褒贬倾向性具有重要意义。以基于HowNet的词汇语义相似度方法的词汇语义倾向性分析为基础，根据观点词的褒贬特性改进词汇语义相似度计算方法以适用于评论词汇的倾向性判断，并且考虑词汇与多个基准词相似度较小时弱化个别有价值的较大相似度，从而提高倾向性判断的准确率。实验结果表明，改进后的方法在计算观点词词汇语义相似度时更为合理，并且判断倾向性时准确率有一定的提高。

目前较为流行的最小风险的本体映射(RiMOM)框架通过采用“多策略”的思想虽然取得了一定的效果,但其框架比较臃肿庞杂,且采用的计算结构相似度的选择策略存在一定的局限性。针对上述问题,提出一种基于关联规则的本体相似度综合计算方法。首先,构造关联规则的结构“树”模型,得出相应事务集;其次,进行关联规则的挖掘,根据关联规则计算概念结构的相似性;然后,计算概念的实例、属性、名称的相似度;最后,对多个特征相似度进行综合加权处理,实现本体相似度的最优计算。实验结果表明,该方法较RiMOM在查全率、查准率方面均有较大提高;同时该方法省去了策略选择的步骤,有效降低了时间复杂度。

由于缺乏足够的语义信息，不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求，借助领域全局本体，提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射，屏蔽其模式差异；然后，按照模型映射方法将XML存储为关系数据；最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句，实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注，利用关系数据库存储与查询XML数据，能有效处理领域XML数据的语义集成。

为提高基于项目的协同推荐算法的预测效果，引入用户情景因素。首先计算用户情景因素的相异度矩阵，然后按照用户间相异度大小，采用基于等价相异度矩阵聚类算法对用户进行聚类。在聚类后的用户簇中，选取与目标项目相异度小的项目作为近邻，为用户对目标项目进行评分预测。最后，在标准的MovieLens数据集上进行实验。通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同推荐算法Slope One进行比较，实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高。

数据预处理是Web日志挖掘的基础，而会话识别则是数据预处理的关键步骤，其质量严重影响Web日志挖掘的结果。在分析现有会话识别方法的基础上，提出了利用数据预处理中废弃的图片等日志数据，并结合扩展Web图结构，从页面分组规则和路径补全算法两个方面改进会话识别质量，并通过实验证实该方法对改善会话识别质量是有效的。

针对均值漂移图像分割方法中只考虑图像颜色和空间信息，对纹理丰富的图像不能进行有效分割的情况，提出一种新的融合图像颜色、纹理和空间等低层特征信息的图像分割方法。用极性、各向异性和对比度来表示图像的纹理信息，并结合颜色和空间信息形成图像分割特征；然后用均值漂移进行图像滤波；最后，进行区域合并得到分割结果。实验结果表明，该方法对纹理丰富的自然风景图像有较好的分割效果。

为了满足网格环境中资源信息的大幅度增加对信息检索的性能越来越高的要求,对网格环境中的信息服务系统(MDS)进行了分析并指出其局限性,设计了网格环境下资源信息检索匹配算法,在MDS的发现系统中应用基于元数据语义关联的信息检索。实验实现了网格环境下基于所设计算法的信息检索,对目录式检索和语义关联检索进行了比较,证明了这种方法可以有效提高资源信息的检索效率。

针对工作流定义标准语言XPDL缺乏形式化语义，提出了将XPDL描述转化为通信顺序进程(CSP)的方法，从而可以利用进程代数CSP理论以加强对工作流模型的语义描述分析检测。通过实例分析具体说明转化方法的有效性。

立体视频中视图间的视差估计是压缩的关键技术。针对视差估计中传统网格法的缺点，提出一种使用半规则的网格来估计视差的方法。该方法综合了节点均匀分布的规则网格和节点贴合物体边界的非规则网格这两种方法，选择具有最高的梯度和的行和列的交点作为网格的节点，并且利用每个节点的梯度值进一步剔除在缺少纹理区域中的节点，最后在多分辨率下混合块迭代和网格迭代对剩余的节点进行匹配。该算法剔除了匹配时易于出错的节点，同时也减少了需要估计的节点数。实验结果表明该方法改善了标准网格法的匹配质量，同时也降低了匹配的计算复杂度。

通过引入信誉等级、密级、访问控制等级等概念，利用访问控制等级划分安全类，以两个客体的访问控制等级描述信息流策略，由此得到基于信任和安全等级的P2P信息流模型。经严格的数学证明，这个模型满足已有文献的有限格和最小上界运算符性质，是合理和安全的，它是基于BLP信息流模型的一个扩展。

给出了无人机监控系统的模块构成，在分析模块要素的基础上，给出了在BCB下实现无人机任务规划与监控系统的方法。通过在BCB中引入MapX控件，提高系统对GIS信息的监控处理能力；建立了无人机航路优化的VORONOI图数学模型，通过最小化航路代价的Dijkstar算法，在MapX中实现了最优航路的搜索，并针对MapX二次开发中的少量复杂图标的动态标绘、动态更新的关键技术问题提出了一套有效的解决的方案，给出了其实现的核心代码。

对基于内容的三维模型检索的应用背景和现有算法进行了研究。结合物理学的基本原理，提出了一种静电场电通量描述子，在三维模型的模拟电场中设置测试球壳，计算各个测试球壳内部的电通量，用以描述三维模型。该描述子具有平移、旋转和缩放不变的特征，并对噪声有较强的鲁棒性。实验证明该描述子具有较强的检索能力。

介绍一种实时的基于单摄像机的平板图案跟踪算法。该算法可以在增强现实应用中用于摄像机定位和虚拟物体的放置。针对跟踪中由运动模糊和目标较小所引起的跟踪失败情况做出了讨论，提出结合使用LK跟踪算法和基于匈牙利算法的角点匹配来解决这些问题。还提出使用基于约束的非线性优化来降低噪声对摄像机方位计算的影响。实验结果表明，该算法能够在复杂情况下，可靠地跟踪目标图案，获取准确平滑的摄像机定标结果。

针对目前音乐可视化效果单一的问题,实现了一个与音乐充分结合,具有水彩画风格的动画效果。主要应用基于alpha通道的水彩画效果实现技术,基于优化物理模型、逐段拼接以及组合反走样等方法的动态场景仿真技术,借助Direct3D实现动画场景。结果显示,该方法可以在较低的CPU占用率和较小内存请求下达到良好效果。