为了解决区块链数据量剧增带来的存储问题，提出一种改进的一致性哈希算法，以实现区块链的存储扩展。针对Hyperledger Fabric在企业级应用中节点存储负载不均和数据倾斜的问题，基于一致性哈希算法提出了改进方案——基于虚拟节点分配与动态权重策略的哈希算法（VNDWS）。首先，采用虚拟节点分配机制为每个节点动态分配多个虚拟节点，使数据在哈希环中均匀分布，减少负载不均；其次，应用动态权重机制，基于节点存储能力和网络延迟等性能指标实时调整权重，使高性能节点承担更多数据负载，从而优化数据分配和存储效率。仿真实验结果表明，与传统区块链Fabric网络和传统一致性哈希算法相比，VNDWS的节点存储消耗分别降低了48.31和6.39个百分点，而数据查询效率分别提升了96.25%和21.95%。VNDWS在存储扩展方面能有效降低节点存储消耗并提高查询效率。

针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题，提出一种基于改进的双向长短期记忆（BiLSTM）网络的视频摘要生成模型。首先，通过卷积神经网络（CNN）提取视频帧的深度特征，而且为了使生成的视频摘要更具多样性，采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任务，让模型获得更多上下文信息；其次，考虑到生成的视频摘要应当具有代表性，因此通过融合最大池化在降低特征维度的同时突出关键信息以淡化冗余信息，使模型能够学习具有代表性的特征，而特征维度的降低也减少了全连接层需要的参数，避免了过拟合问题；最后，预测视频帧的重要性分数并转换为镜头分数，以此选取关键镜头生成视频摘要。实验结果表明，在标准数据集TvSum和SumMe上，改进后的视频摘要生成模型能提升生成视频摘要的准确性；而且它的F1-score值也比基于长短期记忆（LSTM）网络的视频摘要模型DPPLSTM在两个数据集上分别提高1.4和0.3个百分点。

针对目前交通流短时预测对于交通流特性考虑得不够全面、预测精度不高的问题，提出一种基于时空节点选择和深度学习的城市道路交通流短时预测方法。首先,在理论和数据表现上对交通流特性进行分析，获得时空特性;其次,根据车流的可达范围确定候选时空节点集合，以误差平方和的倒数为目标函数计算适应度，在训练集上使用遗传算法和反向传播神经网络(BPNN)进行时空节点选择，得到最终的时空节点和训练好的BPNN;最后,在工作集上将选择的时空节点的实测值输入训练好的BPNN得出预测值。实验结果表明，所提模型与仅使用相邻时空节点数据、采用其他时间节点范围、支持向量机(SVM)和梯度提升树(GBDT)相比误差略有降低，平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为10.631 6和14.275 8%；仅使用与待预测路段相邻空间的交通流数据的预测结果相比MAE和MAPE两个值上分别高出了0.257 3和0.999 1个百分点。

随着数据与系统规模的不断扩大，网络传输成为了键值存储系统的性能瓶颈。同时，远程直接内存访问（RDMA）技术能够支持高带宽和低时延的数据传输，为键值存储系统设计提供了新的思路。结合高性能网络中的RDMA技术，设计并实现了高性能、低CPU负载的键值存储系统Chequer；结合RDMA原语的特性，重新设计了键值存储系统的基本操作工作流程；并设计了基于线性探测的共享hash表，解决客户端缓存失效的问题以及提高hash命中率来减少客户端的读取轮数，进一步提高了系统的性能。在小规模集群上实现了Chequer系统，并通过实验验证了其性能。

随着移动智能设备的普及，移动群智感知（MCS）得到广泛应用的同时面临着严重的隐私泄露问题。针对现有的移动群智感知中的原始数据隐私保护方案不能抵御共谋攻击，降低了感知数据可用性的情况，提出一种基于移动节点的数据隐私保护算法（DPPMN）。首先，使用DPPMN中的节点管理器建立在线节点列表并将其发送给源节点，源节点通过列表构建数据传输的匿名路径；然后，使用paillier加密方案加密数据；接着，将密文沿路径上传至应用服务器；最后，服务器解密密文得到所需的感知数据。在数据传输时使用加解密操作，确保了攻击者不能窃听感知数据的内容，且无法沿路径追溯数据的来源。DPPMN能保证应用服务器在不侵犯节点隐私的情况下访问原始数据。理论分析和实验结果表明，DPPMN在增加适当通信量的情况下，具有较高的数据安全性，可以在抵御共谋攻击的同时不影响数据的可用性。

实时城市交通监控已成为现代城市管理的一个重要组成部分，视频监控采集的交通大数据在城市管理和交通控制方面得到了越来越多的应用；然而，全城范围内庞大的监控交通大数据还鲜少用于城市交通及城市计算研究。在一个省会城市全城范围内的监控交通大数据上展开了车辆类别挖掘及应用分析研究。首先，定义了周期性私家车、类出租车和公共通勤车三种对城市交通具有重要影响的车辆类别，将车辆类别定义与频繁序列模式挖掘算法相结合提出了相应的挖掘方法。在济南市一周1704个视频监测点，1.2亿次车辆记录数据上，验证了所提定义及挖掘方法的有效性；其次，以4个居民小区为例挖掘分析了居民出行的交通方式及与周围兴趣点（POI）分布关系，此外，还探索了城市交通大数据与POI相结合在城市规划、需求预测和偏好推荐方面的应用潜能。

针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状，提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统（GPS）、公交集成电路卡（IC）等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据，用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据，则按以下步骤进行修补：首先，对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点，将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类；其次，判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇，若为同一个簇则不作改变，否则将两个簇合并；最后，将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡，若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻，若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例，在缺失到站名称、经纬度修补中，基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补；在缺失到站时刻修补中，所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.0301%和0.0004%，相关系数比对比方法分别高0.005和0.0075。实验结果表明，所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度，降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。

针对模型驱动的软件开发(MDSD)中语义特性保持的描述和验证等问题,基于类型范畴理论的形式化框架和进程代数理论,提出了一种软件结构模型的形式化描述方法。在此基础上对模型转换前后构件规范之间应满足的语义约束进行了深入的分析和探讨,从图表结构、端口与配置约束、外部行为以及可替换性等四个方面对特性约束保持的问题进行了描述,并建立了相应的判定标准。该方法能为模型之间转换规则的定义提供指导,并为模型转换的效果分析和正确性验证提供依据。应用研究表明,该方法使得构件模型的语义描述能力显著增强,可作为已有软件建模方法的一个有效补充。

为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于 ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了 ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 dB~9 dB,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。

为解决电子系统健康状态监测数据的冗余性和高维性问题,提出了一种将样本优化和特征优化相结合的监测数据优化算法。首先,采用特征空间样本选择算法对监测数据进行样本优化,找出最具代表性的样本；然后,采用核主成分分析—分布估计算法（KPCA-EDA）对样本优化后的监测数据进行特征优化,在保证特征信息充足的情况下,保留更多的识别信息；最后,以某滤波电路为例进行了验证,仿真结果表明,该算法同KPCA等优化算法相比,在训练时间和识别率上能达到更好的平衡。

首先提取I帧的DC图进行镜头的粗略检测，然后提取P帧的前向运动补偿矢量，利用扩展矢量中值(EVM)滤波对运动矢量进行滤波预处理，并且进一步提取三个运动特征：运动强度值、运动强度差和运动矢量方向直方图绝对差，最后用模糊逻辑对上述三个特征进行综合，推理得出突变、渐变镜头和非镜头，实现镜头的检测。由于不需要对视频完全解压，直接从MPEG压缩码流中提取信息，所以计算复杂度低，提取速度较快。最后通过实验验证了该方法。

基于超完备字典的人脸稀疏表示方法的难点是其字典构成。针对此问题，首先采用双密度双树复小波变换(DD-DT CWT)提取人脸图像不同尺度的高频子带，然后根据能量平均分布最大原则选择能量较大的部分子带构成对应尺度的超完备字典。同时，将测试样本相应的人脸DD-DT CWT子带特征看成超完备字典中原子的线性组合，并组合多字典上的稀疏表示进行识别。在AR人脸图像库上进行了实验，结果表明该方法是一种有效的人脸特征表示及分类方法。

针对变风量空调系统非线性、时变性和难以建立精确模型的特点，提出一种具有自适应能力的变论域模糊控制，以提高控制系统的控制速度和精度，使系统具有更好的动态性能和准确性。在推导VAV末端装置模型的基础上，进行了仿真实验。仿真结果表明，与传统PID控制和常规模糊控制比较，变论域模糊控制提高了系统的动静态特性和系统的稳态精度，从而使模糊控制器的性能得到了较大的改善，具有良好的控制效果。

采用钻井后数字摄像获取具有真实感的孔壁全景图以进行地质分析已成为地质勘测的重要方法之一。已有的全景图获取方法存在设备成本高或图像拼接效果不理想等不足。通过控制测井深度，对井下孔壁四周360度的柱面空间投影到像面上得到序列环带图像，并对图像进行展开，运用中值滤波算法对图像进行预处理，通过差值图像匹配原理找出图像的重叠部分进行配准，然后采用贝塞尔曲线的逼近算法对图像进行融合，实现图像间的平滑过渡，最后得到具有真实感的孔壁全景图。实际地质勘测应用表明，该图像拼接技术简单，处理灵活高效，所获取的孔壁全景图具有理想的效果。

针对3D人脸建模形变方法中关键点的获取问题，提出一种关键点自动定位的方法。首先根据需求，确定关键点位置并进行分类；接着利用HSI空间S分量实现头部检测；再采用Harris角点检测技术，结合人脸结构特征和颜色信息，实现特征部位的提取；然后分别在正、侧面照片各特征部位，对不同类别的关键点采用不同的方法，提取相应的2D坐标；将两个角度上提取的2D坐标组合，最终得到关键点的3D坐标。实验结果表明，所提出的关键点定位方法在速度和准确性方面具有良好性能。

Petri网是分析网络协议一种有效的形式化建模工具，基于对无线传感器网络LEACH协议运行机制的分析，为协议建立广义随机Petri网(GSPN)性能模型，并用SPNP软件对建立的性能模型进行分析，模型数据验证了模型的有效性，同时讨论了性能模型对协议的低功耗改进所起的指导作用。

图像质量评价方法可以分成主观评价方法和客观评价方法两类。主观评价在具体应用时难以使用，常用客观评价方法PSNR是代表图像保真度的统计指标，但有时和主观评价不一致。针对内插重建图像这种特殊的缩减参考图像的质量评价，提出了基于边缘基元的评价方法。实验表明，该方法简便易行，符合人眼的视觉特点，可以和其他评价方法结合在一起作为参考。

从RGB颜色空间入手，在对现有的几种RGB色差度量公式分析对比的基础上，总结出RGB颜色色差的3个基本规律，提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值，从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能优于目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式。

为深入研究大型灌区的信息要素表示和构建灌区系统的整体模型，应用系统工程方法，通过对灌区信息源与信息流分析，系统地描述了系统中各个元素之间的相互联系与状态传递关系，构造了构建灌区信息传递数学模型与控制模型。在灌区信息化系统中的应用结果表明，该模型为灌区信息系统的实现与精确控制提供了可操作的量化模型。

在研究了两种已有的信息单元模型基础上，提出了新的分类信息单元模型，作为检索对象进行二次Web检索。实验证明，该方法可以扩大和求精初始结果集合，提高初始检索的精度。

二元纯位相滤波器（BPOF）数字水印是一种用于图像真实性认证的半脆弱水印技术。它由图像离散Fourier变换（DFT）的幅值和相位分别得到幅值位平面和BPOF，并将BPOF作为水印嵌入到幅值位平面中。本文〖BP）〗在简要分析基于单一幅值位平面嵌入BPOF水印的基础上，讨论了使用多个幅值位平面嵌入水印并进行了性能分析。通过仿真实验得到了优化方案：以多个幅值位平面嵌入水印，而从其中的最高位平面中提取水印可以明显提高水印性能。

研究了电子市场定价博弈中公共知识的作用,通过简单地改变市场需求函数和市场分配函数,使卖方Agent获得了多Agent作用下的不断改变着的环境知识,而不再是关于市场需求的个体知识。仿真实验表明,通过获得关于市场需求的公共知识,卖方Agent可以协调彼此的价格行为,在合作还是竞争问题上表现出更长远的群体智能行为,从而提高了市场配置资源的有效性。

研究了一个具有序列相关Setup带交货期的单机调度NP问题,优化目标是最小化最大拖期。提出了一个求解该问题的分枝定界枚举算法,其中包括确定问题上界和下界的方法,以及两条优势规则。计算实验证明了本文提出算法的有效性。