针对非重叠多摄像头下的行人重识别（Re-ID）易受到光照、姿势及遮挡等影响和实验过程中存在图像错误匹配的情况，提出一种基于孪生网络和重排序的行人重识别方法。首先，给定一对行人训练图像，孪生网络可以同时学习一个具有辨别力的卷积神经网络（CNN）特征和相似性度量，并预测两个输入图像的行人身份以及判断它们是否属于同一个行人；然后，通过k互近邻方法来降低图像错误匹配的情况；最后，将欧氏距离和杰卡德距离加权来对排序表进行重排序。在数据集Market1501和CUHK03上进行多次实验，实验结果显示在Market1501上Single Query情况下在图库中第一次就成功匹配的概率（Rank1）达到83.44%，平均精度均值（mAP）为68.75%，在CUHK03上single-shot情况下Rank1达到85.56%，mAP为88.32%，明显高于传统的基于特征表示和度量学习的方法。

针对并行软件的状态空间规模大导致测试难度大的问题，提出一种基于着色Petri网（CPN）的针对待测行为的并行模型化简方法。首先，将原模型根据模型中出现的并发变迁、同步变迁、分叉库所、汇合库所等特殊节点的个数分成若干个子模块；其次，判断待测行为在模型中的位置，建立待测行为测试集；最后，对每一个并行模块中符合化简条件的非待测行为设定执行优先级。通过对化简前后状态空间分析报告的对比，状态空间中节点的缩减率至少达到40%以上，并且在化简前后对于待测行为生成的全覆盖测试路径不受影响。

针对粒子群优化(PSO)算法在解决多峰函数时容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于食物链机制的动态多物种粒子群(DSPSO)算法。受生物界的启发,引入食物链机制来保证种群的多样性,并结合繁殖机制使得算法具有良好的优化性能。食物链机制中,整个标榜群被分为几个子种群,每个子种群都能够捕食另外一个子种群。通过一定概率发生的捕食现象使得标榜群得以进化,剔除对种群贡献小的粒子,并通过繁殖策略生成新的粒子。种群通过不断地进化保证了种群的多样性,同时通过剔除较差粒子的误导作用使算法的进化更有效率。为了验证算法的有效性,选择了包括偏移函数、旋转函数在内的10个测试函数来测试DSPSO算法的性能。实验结果表明DSPSO算法有着良好的寻优性能。与PSO、局部版本的粒子群(LPSO)算法、动态多群粒子群(DMS-PSO)算法和全面学习粒子群(CLPSO)算法相比,DSPSO算法不仅能够得到较高精度的解,而且还具有较高的可信度。