针对传统开发者推荐方法侧重于分析开发者的专业能力以及与任务的交互信息，而未考虑开发者间协作性的问题，提出一种基于E-CARGO（Environment-Class， Agent， Role， Group， and Object）模型的开发者推荐方法。首先结合协作开发的特点，将开发者协同开发过程描述为基于角色的协作，并使用E-CARGO模型对其进行建模；然后使用模糊层次分析（FAHP）法来建立模糊判断矩阵，从而求得开发者能力指标权重并进行加权求和，进而得到开发者历史综合能力评价集合；最后针对开发者综合能力评价的不确定和动态特性，利用云模型理论对开发者历史综合能力评价集合进行分析，以求得开发者对于每个任务的胜任能力，并利用cplex优化包对开发者推荐问题进行求解。实验结果表明，所提方法能够在可接受的时间范围内求得最优的开发者推荐结果，验证了所提方法的有效性。

针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息；其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行；最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。