无人机（UAV）协同控制是指一组UAV以机间通信为基础、群体智能为核心，合作分工完成某一共同任务的控制方式。UAV集群是拥有一定自主能力的大量UAV基于局部规则执行各项任务的多智能体系统，与单架UAV相比，UAV集群有着高效率、高灵活性和高可靠性等优点。针对近几年UAV协同控制技术的最新发展动态，首先，从民用和军事两个角度举例说明多UAV技术的应用前景；接着，对比分析一致性控制、蜂拥控制和编队控制这三种主流协同控制方式的区别与发展现状；最后，对协同控制面临的时延、避障和续航等问题提出几点建议，为未来UAV协同控制研究发展提供一定帮助。

针对中文数据的特殊性导致判别时容易产生噪声信息，使用传统卷积神经网络（CNN）无法深度挖掘情感特征信息等问题，提出了一种结合情感词典的双输入通道门控卷积神经网络（DC-GCNN-SL）模型。首先，使用情感词典的词语情感分数对句子中的词语进行标记，从而使网络获取情感先验知识，并在训练过程中有效地去除了输入句子的噪声信息；然后，在捕获句子深度情感特征时，提出了基于GTRU的门控机制，并通过两个输入通道的文本卷积运算实现两种特征的融合，控制信息传递，有效地得到了更丰富的隐藏信息；最后，通过softmax函数输出文本情感极性。在酒店评论数据集、外卖评论数据集和商品评论数据集上进行了实验。实验结果表明，与文本情感分析的其他模型相比，所提模型具有更好的准确率、精确率、召回率和F1值，能够有效地获取句子的情感特征。

针对双渠道供应链库存系统导致的缺货与库存积压等问题，在线上线下均为随机需求的条件下，考虑生产延迟和物流延迟，建立了双渠道库存的单独控制、集中控制和交叉补货控制这三种模式的动态优化模型。首先，以库存动态微分方程为基础，创新性地以控制理论为指导思想，以泰勒展开和拉普拉斯变换为手段，得到双渠道库存系统的反馈传递函数；其次，考虑了交叉补货的进销存过程中的周期间交互、上下游间交互以及渠道间交互，利用延迟控制、反馈控制和比例-积分-微分（PID）控制构造了双输入、双输出的复杂交互系统，以此寻求双渠道库存系统自身以及渠道间的动态供需双平衡，优化双渠道库存持有量，降低缺货次数和缺货量并使其保持动态稳定状态；最后，通过数值仿真实验，对比三种双渠道库存控制策略。仿真结果表明，在线上线下渠道为不同分布的随机需求时，交叉补货控制的剩余库存比独立库存控制降低了4.9%，交叉补货控制的缺货率与独立控制和集中控制相比分别下降了66.7%和60%。实验结果表明，在线上线下渠道为不同分布的随机需求的情况下使用双渠道交叉补货策略能很好地降低库存持有量，减少缺货次数和缺货量，从而节约库存成本。

针对私有信息检索（PIR）中的隐私安全问题，提出了一个基于点函数秘密共享的私有信息检索协议。该协议将检索的索引看成一个特殊的0-1点函数，利用点函数秘密共享技术生成这个点函数的密钥组，分别发送给p个服务器，根据p个服务器返回的响应作异或运算得到检索结果。对协议进行了正确性、安全性和效率分析，验证了这个协议是安全且高效的，并给出了一个具体实例来说明该协议的有效性。最后介绍了将该协议推广到多项私有信息检索和基于关键字的私有信息检索中的应用情况。

针对已有多粒度粗糙集粒度约简算法效率较低的问题，提出一种多粒度粗糙集粒度约简的高效算法（EAGRMRS）。首先，以决策信息系统为对象，定义决策类下近似布尔矩阵，该矩阵能够将粒度约简过程中过多且有重复的集合运算转换为布尔运算，基于该矩阵给出计算决策类下近似算法和计算粒度重要度算法。然后，针对计算粒度重要度时存在冗余计算的问题，提出粒度动态增加时快速计算粒度重要度的算法，并在此基础上，提出EAGRMRS，该算法的时间复杂度为 O（| A|·| U| ²+| A| ²·| U|），其中| A|表示粒度集合大小，| U|表示决策信息系统中实例数。在UCI数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性和高效性，并且随着数据集的增大，EAGRMRS相较于多粒度粗糙集粒度约简的启发式算法（HAGSS）效率优势更加明显。

雷达扫描模拟是战场态势视景仿真研究领域的难点之一。提出了一种基于粒子系统的三维雷达扫描实时模拟方法，结合雷达扫描的规律性，对传统粒子系统模型进行改造，用点元绘制雷达余辉粒子。并运用OpenGL图形库在PC机上实现了雷达扫描的实时模拟。实验结果证明该方法满足逼真性和实时性要求。

以作为游戏输入的双目视觉系统为载体，分析了双目立体视觉系统在此环境中需要满足的一些特殊的约束，结合双目视觉本身的经典约束，构造一种可以同时满足实时性和一定的精确性的图像特征点匹配方法。此方法先使用极几何校正和单应性约束求取图像偏差，然后采用快速匹配算法在局部范围内得到匹配点，充分满足了系统对实时性和精确性的要求。

参数化是三维游戏模型制作的一个基本原则，是曲面拟合过程中的关键技术。提出一种新的网格曲面参数化算法，为非凸曲面构造凸边界，结合均值坐标参数化方法进行参数化，最后应用到游戏引擎的建模模块中，实验说明了算法的可行性和高效性。

首先介绍了SAR图像的特点，在对离散脊波变换的正交性及其与Radon变换的关系深入研究的基础上，利用其在线性特征表示方面的优势，将离散脊波变换应用到SAR图像的压缩，提出了一种基于离散正交脊波变换的SAR图像压缩方法。实验数据表明该算法对斑点噪声污染严重的SAR雷达图像压缩较传统的小波变换更加有效。

H.264中常用的码率控制算法都采用简单但不符合人眼视觉特性的平均绝对值差值（MAD）作为衡量编码失真的主要依据。采用基于模糊积分的图像失真度量代替MAD，提出一种基于宏块条的自适应码率控制算法。实验结果表明，所提出的方法无论是在CBR还是VBR下，码率控制都相当准确，并且能获得较高的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。

针对在三维电磁场可视化过程中面临的电磁数据的多样性和数据映射的多样性问题，分析了电磁场三维可视化的主要流程和电磁场数据集，并引入三维可视化类库VTK。利用VTK类库良好的封装性，采用Marching Cube和Hedgehog建模，分别实现了电磁标量场和电磁矢量场的三维可视化。

 组播是面向群组接收者的首选网络通信技术,但缺乏安全机制限制了组播在各种网络业务中的广泛应用。而组密钥管理是安全组播的核心问题之一。在对安全组播密钥的管理进行深入研究后,结合门限函数和单向函数提出了一种在维持低的通信代价基础上,不仅可以有效的减少组管理器的密钥存储量,而且能降低同谋破解概率的组密钥管理方案。

利用一种基于免疫功能的遗传算法，设计多层前向神经网络,用于实现多层前向神经网络结构的确定和权值空间的搜索。仿真实验结果显示该算法具有比遗传算法和动量BP算法更好的全局收敛性和快速学习网络权值的能力。

在详细介绍ExLF日志文件格式的基础上,定义了会话表;阐述了用户会话识别图的概念;给出了生成此会话识别图的一种启发式算法。最后,用一个例子验证了算法的有效性。