在基于深度学习的三维点云语义分割算法中，为了加强提取局部特征细粒度能力和学习不同局部邻域之间的长程依赖性，提出一种基于注意力机制和全局特征优化的神经网络。首先，通过加性注意力的形式设计单通道注意力（SCA）模块和点注意力（PA）模块，前者通过自适应调节单通道中各点特征加强对局部特征的分辨能力，后者通过调节单点特征向量之间的重要程度抑制无用特征并减少特征冗余；其次，加入全局特征聚合（GFA）模块，聚合各局部邻域特征，以捕获全局上下文信息，从而提高语义分割精度。实验结果表明，在点云数据集S3DIS上，所提网络的平均交并比（mIoU）相较于RandLA-Net（Random sampling and an effective Local feature Aggregator Network）提升了1.8个百分点，分割性能良好，具有较好的适应性。

针对具有未知干扰和非线性动态的多智能体系统，研究了它基于事件触发的固定时间一致性问题。在传统的静态事件触发策略的基础上，通过引入一个可调节的动态变量，提出一种基于动态事件触发策略的固定时间一致性协议，给出各个智能体基于状态信息和动态变量的动态事件触发函数，只有当各智能体的测量误差满足给定的触发函数时，事件才会被触发。引入的动态变量是可调节的阈值参数，能够进一步减少事件的触发次数，更有效地利用系统有限的资源。利用图论、固定时间一致性理论和李雅普诺夫稳定性理论推导出系统达到固定时间一致性时，一致性协议和触发函数中的参数需要满足的条件，同时证明了系统不存在芝诺行为。最后，数值仿真结果验证了理论分析的正确性与有效性。

群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径，随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中，对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段，能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力，已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用，对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查，阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后，总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

为完善云环境下众测（众包测试）数据共享体系，解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题，提出基于区块链与基于密文策略的属性加密（CP-ABE）策略隐藏的众测任务隐私保护（CTTPP）方案。将区块链和属性基加密相结合，以提高众测数据共享的隐私性。首先，利用末端内部节点构造访问树表达访问策略，配合CP-ABE中的指数运算和双线性配对运算实现策略隐藏，以提高众测场景下数据共享的隐私保护能力；其次，调用区块链智能合约自动化验证数据访问者的合法性，与云服务器共同完成对任务密文访问权限的验证，进一步提高众测任务的安全性。性能测试结果表明，与同类型访问树策略隐藏算法相比，平均加密解密时间更短，加解密的计算开销更小；另外，当解密请求频率达到每秒1 000笔时，区块链的处理能力开始逐渐饱和，数据上链和数据查询的最大处理时延为0.80 s和0.12 s，适用于轻量级的商业化众测应用场景。

针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题，提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先，围绕三方合作主体，挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系，自主构建主客观产学研绩效三级评价体系；其次，通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域，增强离散样本特征表征；然后，通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计，提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率，构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet（AParNet）分类模型；最后，将模型应用于产学研绩效评价中，实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明，所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用，同时模型中加入优化策略后，在减少计算量的同时提高了分类性能，具体体现在：与ParNet相比，AParNet中的参数量减少了10.8%，较好地实现了模型的压缩，且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中，该方法提高了评价模型的自适应能力，能够实现准确、高效的产学研绩效评价。

针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题，提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先，引入三个分支的注意力机制，分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性；其次，基于得到的注意力值构建对应分支的类激活序列；然后，通过片段挖掘算法构造正负样本对；最后，利用片段对比学习引导网络将模糊片段正确归类。实验结果表明，当交并比（IoU）取值0.5时，在THUMOS14与ActivityNet1.3两个公共数据集上，所提方法的平均检测精度（mAP）分别达到了33.9%和40.1%，相较于DGCNN（Dynamic Graph modeling for weakly-supervised temporal action localization Convolutional Neural Network）弱监督动作定位模型在上述两个数据集上分别提升1.1和2.9个百分点，验证了所提方法的有效性。

全景视频由于独特的沉浸式、交互式体验受到广泛关注。全景视频传输所需的高带宽、低时延给现有网络传输系统带来了挑战。基于tile（块）的视口自适应传输可以有效缓解全景视频所带来的传输压力，成为当前的主流方案和研究热点。通过分析基于tile的视口自适应传输方案的研究现状和发展趋势，对该传输方案的两个重要模块，即视口预测与码率分配进行论述，从不同视角归纳总结相关领域的方法。首先，基于全景视频传输框架对相关技术进行阐明；其次，从主、客观两个维度分别介绍评估传输系统性能的用户体验质量的指标；再后，分别从视口预测、码率分配两方面进行归纳，系统梳理经典的研究方法；最后，基于当前研究现状讨论全景视频传输的未来发展趋势。

为探索自监督特征提取方法在骨骼X线影像异常检测方面的可行性，提出了基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法。将自监督学习框架与ViT（Vision Transformer）模型结合用于骨骼异常检测的特征提取，并通过线性分类器进行异常检测分类，在特征提取阶段可有效避免有监督模型对大规模有标注数据的依赖性。在公开的骨骼X线影像数据集上进行实验，采用准确率分别评估预训练的卷积神经网络（CNN）和自监督特征提取的骨骼异常检测模型。实验结果表明，自监督特征提取模型相较于一般的CNN模型效果更优，在7个部位分类结果与有监督的CNN模型ResNet50相差无几，但在肘部、手指、肱骨的异常检测中准确率均取得了最优值，平均准确率提升了5.37个百分点。所提方法易于实现，可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具。

随着基于位置的社交网络（LBSN）迅速发展，作为缓解信息过载的有效手段，兴趣点（POI）推荐备受关注。由于用户签到数据是隐式反馈数据，且十分稀疏，为了有效地从用户签到数据中捕获用户POI偏好，提出了一个基于地理偏好排序的POI混合推荐模型。首先，考虑用户签到数据的隐式反馈特性及用户活动的空间约束，利用传统贝叶斯个性化排序（BPR）模型计算POI距离对POI排序的影响，提出加权BPR（GWBPR）模型；然后，针对用户签到数据的稀疏性，融合GWBPR模型和逻辑矩阵分解（LMF）模型，提出混合模型GWBPR-LMF。在两个真实数据集Foursquare和Gowalla上的实验结果表明，GWBPR-LMF模型的性能优于BPR、LMF、SAE-NAD（Self-Attentive Encoder and Neighbor-Aware Decoder）等对比模型。与较优的对比模型SAE-NAD相比，GWBPR-LMF模型的POI推荐的精确率、召回率、F1值、平均精度均值（mAP）、归一化折损累积增益（NDCG）在数据集Foursquare上分别平均提升了44.9%、57.1%、78.4%、55.3%和40.0%，在数据集Gowalla上分别平均提升了3.0%、6.4%、4.6%、11.7%和4.2%。

针对现有长链非编码RNA （lncRNA）-疾病关联预测模型在综合利用异构生物网络的交互、语义信息上存在局限性的问题，提出一种基于语义与全局双重注意力机制的lncRNA-疾病关联预测模型（SGALDA）。首先，基于相似性和已知关联构建一个lncRNA-疾病-微小RNA（miRNA）异构网络，并基于消息传递类型设计特征提取模块来提取和融合异构网络上同质、异质节点的邻域特征，以捕捉异构网络上的多层面交互关系。其次，基于元路径将异构网络分解为多个语义子网络，并分别在各个子网络上应用图卷积网络（GCN）来提取节点的语义特征，以捕捉异构网络上的高阶交互关系。然后，基于语义与全局双重注意力机制融合节点的语义和邻域特征，以获得更具代表性的节点特征。最后，利用lncRNA节点特征和疾病节点特征的内积运算重建lncRNA-疾病关联。5折交叉验证结果显示，SGALDA的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.994 5±0.000 2，PR曲线下面积（AUPR）为0.916 7±0.001 1，在所有对比模型中均为最高，验证了SGALDA良好的预测性能。对乳腺癌、胃癌的案例研究进一步证实了SGALDA识别潜在lncRNA-疾病关联的能力，说明SGALDA有潜力成为一种可靠的lncRNA-疾病关联预测模型。

大部分现有的用于预测环状RNA（circRNA）与疾病之间关联关系的计算模型通常使用circRNA和疾病相关数据等生物学知识，配合已知的circRNA-疾病关联信息对来挖掘出潜在的关联信息。然而这些模型受已知关联构成的网络稀疏性、负样本过少等固有问题的影响，导致预测性能不佳。因此，在图自动编码器基础上引入归纳式矩阵补全及自注意力机制进行二阶段融合，以实现circRNA-疾病关联预测，由此构建的模型叫GIS-CDA （Graph auto-encoder combining Inductive matrix complementation and Self-attention mechanism for predicting CircRNA-Disease Association）。首先，计算circRNA集成和疾病集成的相似性，并利用图自动编码器学习circRNA和疾病的潜在特征，以获得低维表征；接着，将学习到的特征输入归纳式矩阵补全，以提高节点之间的相似性和依赖性；然后，将circRNA特征矩阵和疾病特征矩阵整合为circRNA-疾病特征矩阵，以增强预测的稳定性和精确性；最后，引入自注意力机制，从特征矩阵中提取重要特征，并减少对其他生物信息的依赖。五折交叉和十折交叉验证的结果显示：GIS-CDA获得的平均接收者操作特征曲线下面积（AUROC）值分别为0.930 3和0.939 3，前者比基于KATZ测度的人类circRNA-疾病关联预测模型（KATZHCDA）、基于深度矩阵分解方法的circRNA-疾病关联（DMFCDA）预测模型、RWR（Random Walk with Restart）和基于加速归纳式矩阵补全的circRNA-疾病关联（SIMCCDA）预测模型分别高出了13.19、35.73、13.28和5.01个百分点；GIS-CDA的精确率-召回率曲线下面积（AUPR）值分别为0.227 1和0.234 0，前者比上述对比模型分别高出了21.72、22.43、21.96和13.86个百分点。此外，在circRNADisease、circ2Disease和circR2Disease数据集上的消融实验和案例研究进一步验证了GIS-CDA在预测circRNA-疾病的潜在关联方面具有较好的性能。

图神经网络（GNN）容易受到对抗性攻击而导致性能下降，影响节点分类、链路预测和社区检测等下游任务，因此GNN的防御方法具有重要研究价值。针对GNN在面对对抗性攻击时鲁棒性差的问题，以图卷积网络（GCN）为模型，提出一种改进的基于奇异值分解（SVD）的投毒攻击防御方法ISVDatt。在投毒攻击场景下，该方法可对扰动图进行净化处理。GCN遭受投毒攻击后，首先筛选并删除特征差异较大的连边使图保持特征光滑性；然后进行SVD和低秩近似操作使扰动图保持低秩性，并完成对它的净化处理；最后将净化后的扰动图用于GCN模型训练，从而实现对投毒攻击的有效防御。在开源的Citeseer、Cora和Pubmed数据集上针对Metattack和DICE（Delete Internally， Connect Externally）攻击进行实验，并与基于SVD、Pro_GNN和鲁棒图卷积网络（RGCN）的防御方法进行了对比，结果显示ISVDatt的防御效果相对较优，虽然分类准确率比Pro_GNN低，但复杂度低，时间开销可以忽略不计。实验结果表明ISVDatt能有效抵御投毒攻击，兼顾算法的复杂度和通用性，具有较高的实用价值。

针对目前公路路面裂缝种类和尺度多样导致路面病害检测困难的问题，提出一种基于GhostNet的轻量化无人机图像裂缝检测方法检测不同种类路面裂缝。首先，引入轻量级GhostNet中的Ghost模块优化YOLOv4主干特征提取网络，得到轻量化模型YOLOv4-Light，以降低模型复杂度，并提高裂缝检测速度；然后，在模型预测输出端融合高效通道注意力（ECA）机制，从而进一步增强裂缝特征提取能力，提高裂缝检测精度。仿真实验结果表明，所提方法与现有的YOLOv4相比，模型大小降低了82.31%，模型参数量减少了82.56%，并提高了裂缝检测效率，能够满足公路运输过程中出现的不同类型的裂缝检测需求。

针对具有截止期的云工作流完成时间与执行成本冲突的问题，提出一种混合自适应粒子群工作流调度优化算法（HAPSO）。首先，基于截止期建立有向无环图（DAG）云工作流调度模型；然后，通过范数理想点与自适应权重的结合，将DAG调度模型转化为权衡DAG完成时间和执行成本的多目标优化问题；最后，在粒子群优化（PSO）算法的基础上引入自适应惯性权重、自适应学习因子、花朵授粉算法的概率切换机制、萤火虫算法（FA）和粒子越界处理方法，从而平衡粒子群的全局搜索与局部搜索能力，进而求解DAG完成时间与执行成本的目标优化问题。实验中对比分析了PSO、惯性权重粒子群算法（WPSO）、蚁群算法（ACO）和HAPSO的优化结果。实验结果表明，HAPSO在权衡工作流（30~300任务数）完成时间与执行成本的多目标函数值上降低了40.9%~81.1%，HAPSO在工作流截止期约束下有效权衡了完成时间与执行成本。此外，HAPSO在减少完成时间或降低执行成本的单目标上也有较好的效果，验证了HAPSO的普适性。

针对现有的复杂事件匹配处理方法存在的匹配代价高的问题，提出了一种利用事件缓冲区（有序事件列表）进行递归遍历的复杂事件匹配算法ReCEP。不同于现有方法利用自动机在事件流上进行匹配，该算法将复杂事件查询模式中的约束条件分解为不同类型，再在有序列表上对不同约束分别进行递归校验。首先，根据查询模式将相关事件实例按照事件类型进行缓存；其次，在有序列表上对事件实例执行查询过滤操作，并给出了一种基于递归遍历的算法来确定初始事件实例并且获取候选序列；最后，对候选序列的属性约束进行进一步的校验。基于股票交易模拟数据进行的实验测试和分析的结果表明，与当前主流的匹配方法SASE和Siddhi相比，ReCEP算法能够有效地减少查询匹配的处理时间，总体性能上均更优，查询匹配效率提升了8.64%以上。可见，所提出的复杂事件匹配方法能够有效提高复杂事件匹配的效率。

基于树型和链表结构的高效用项集挖掘（HUIM）算法通常需要指数量级的搜索空间，而基于进化类型的挖掘算法未能充分考虑变量间的相互作用，因此提出一种基于马尔可夫优化的HUIM算法（HUIM-MOA）。首先，采用位图矩阵表示数据库和使用期望向量编码，以实现对数据库的快速扫描和效用值的高效计算；其次，通过计算优势个体间的互信息估计马尔可夫网络（MN）结构，并根据它们的局部特性使用吉布斯采样以产生新的种群；最后，为防止算法过快陷入局部最优和减少高效用项集的缺失，分别采用种群多样性保持策略和精英策略。在真实数据集上的实验结果表明，相较于次优的基于粒子群优化（PSO）的生物启发式HUI框架（Bio-HUIF-PSO）算法，在给定较大最小阈值的情况下，HUIM-MOA可以找到全部的高效用项集（HUI），收敛速度平均提升12.5%，挖掘HUI数平均提高2.85个百分点，运行时间平均减少14.6%。HUIM-MOA较进化型HUIM算法有更强的搜索性能，能有效减少搜索时间和提高搜索质量。

针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题，提出一种基于对比超图转换器的会话推荐（CHT）模型。首先，将会话序列建模为超图；其次，通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后，在全局关系学习上利用项目级（I-L）编码器和会话级（S-L）编码器捕获不同级别的项目嵌入，经过信息融合模块进行项目嵌入和反向位置嵌入融合，并通过软注意力模块得到全局会话表示，而在局部关系学习上借助权重线图卷积网络生成局部会话表示。此外，引入对比学习范式最大化全局会话表示和局部会话表示之间的互信息，以提高推荐性能。在多个真实数据集上的实验结果表明，CHT模型的推荐性能优于目前的主流模型。相较于次优模型S²-DHCN（Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks），在Tmall数据集上，所提模型的P@20最高达到了35.61%，MRR@20最高达到了17.11%，分别提升了13.34%和13.69%；在Diginetica数据集上，所提模型的P@20最高达到了54.07%，MRR@20最高达到了18.59%，分别提升了0.76%和0.43%，验证了所提模型的有效性。

动态特征选择算法能够大幅提升处理动态数据的效率，然而目前基于模糊粗糙集的无监督的动态特征选择算法较少。针对上述问题，提出一种特征分批次到达情况下的基于模糊粗糙集的无监督动态特征选择（UDFRFS）算法。首先，通过定义伪三角范数和新的相似关系在已有数据的基础上进行模糊关系值的更新过程，从而减少不必要的运算过程；其次，通过利用已有的特征选择结果，在新的特征到达后，使用依赖度判断原始特征部分是否需要重新计算，以减少冗余的特征选择过程，从而进一步提高特征选择的速度。实验结果表明，UDFRFS相较于静态的基于依赖度的无监督模糊粗糙集特征选择算法，在时间效率方面能够提升90个百分点以上，同时保持较好的分类精度和聚类表现。

随着移动通信技术的快速发展和智能终端的普及，将终端设备的计算密集型任务卸载至边缘服务器能够解决终端设备算力不足的问题。然而，计算卸载技术分布式的属性使终端设备和边缘服务器面临较大的安全隐患；同时，区块链技术能为计算卸载系统提供安全的资源交易环境。以上两个技术的结合可以解决物联网中的资源不足和安全问题，因此对物联网中计算卸载和区块链技术结合应用的研究成果进行综述。首先，分析了计算卸载技术和区块链技术结合的应用场景和系统功能；其次，归纳了区块链技术在计算卸载系统中解决的主要问题和使用的关键技术，并分类总结了区块链系统中的计算卸载策略的制定方式、优化目标及优化算法；最后，提出了二者结合使用中存在的问题，并展望了未来的发展方向。

医学图像的清晰与否直接影响临床诊断。由于成像设备与环境因素的限制，往往不能直接获得高分辨率的图像，且大多数智能终端的硬件并不适合运行大规模深度神经网络模型，因此提出一种拥有较少的层和参数的轻量密集神经网络模型。首先，网络中使用密集块和跳层结构进行全局和局部图像特征学习，并将更多特征信息传入激活函数，从而使网络中浅层低级的图像特征更容易传播到高层，由此提高医学图像超分辨率重建的质量；然后，采用分阶段方法训练网络，并以双任务损失加强网络学习中的监督指导，从而解决高倍图像超分辨率重建导致的网络训练难度增加的问题。实验结果表明，与最近邻（NN）插值、双线性插值、双立方插值、基于卷积神经网络（CNN）的算法以及基于残差神经网络的算法相比，所提模型能更好地重建出医学图像的纹理细节，获得更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM），在训练速度和硬件消耗方面均取得了良好的效果，具有较高的实用价值。

针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题，提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法（BA-SMOTE）和利用Focal Loss函数改进LightGBM损失函数的算法（FLLightGBM）相结合的信用风险预测模型。首先，在边界合成少数类过采样（Borderline-SMOTE）的基础上，引入自适应思想和新的插值方式，使每个处于边界的少数类样本生成不同数量的新样本，并且新样本的位置更靠近原少数类样本，以此来平衡数据集；其次，利用Focal Loss函数来改进LightGBM算法的损失函数，并以改进的算法训练新的数据集以得到最终结合BA-SMOTE方法和FLLightGBM算法建立的BA-SMOTE-FLLightGBM模型；最后，在Lending Club数据集上进行信用风险预测。实验结果表明，与其他不平衡分类算法RUSBoost、CUSBoost、KSMOTE-AdaBoost和AK-SMOTE-Catboost相比，所建立的模型在G-mean和AUC两个指标上都有明显的提升，提升了9.0%~31.3%和5.0%~14.1%。以上结果验证了所提出的模型在信用风险评估中具有更好的违约预测效果。

为了减少高光谱图像数据中的冗余信息，优化计算效率，并提升图像数据后续应用的有效性，提出一种基于邻域熵（NE）的高光谱波段选择算法。首先，为了高效计算样本的邻域子集，采用了局部敏感哈希（LSH）作为近似最近邻的搜索策略；然后，引入了NE理论来度量波段和类之间的互信息（MI），并把最小化特征集合与类变量之间的条件熵作为选取有效波段的方法；最后，采用两个数据集，通过支持向量机（SVM）和随机森林（RM）进行分类实验。实验结果表明，相较于四种基于MI的特征选择算法，从总体精度以及Kappa系数上看，所提算法能够在30个波段内较快地选取有效波段子集，并达到局部最优。该算法的部分实验结果的总体精度以及Kappa系数分别达到全局最优的92.99%以及0.860 8，表明所提算法能有效地处理高光谱波段选择问题。

为解决基于循环神经网络（RNN）会话推荐方法的兴趣偏好表示不全面、不准确问题，提出基于图模型和注意力模型的会话推荐（SR?GM?AM）方法。首先，图模型利用全局图和会话图分别获取邻域信息和会话信息，并且利用图神经网络（GNN）提取项目图特征，项目图特征经过全局项目表示层和会话项目表示层得到全局级嵌入和会话级嵌入，两种级别嵌入结合生成图嵌入；然后，注意力模型使用软注意力进行图嵌入和反向位置嵌入融合，目标注意力激活目标项目相关性，注意力模型通过线性转换生成会话嵌入；最后，SR?GM?AM经过预测层，输出下次点击的N项推荐列表。在两个真实的公共电子商务数据集Yoochoose和Diginetica上对比了SR?GM?AM方法与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐（LESSR）方法，结果显示，SR?GM?AM方法的P@20最高达到了72.41%，MRR@20最高达到了35.34%，验证了SR?GM?AM的有效性。

针对K-Means聚类算法利用均值更新聚类中心，导致聚类结果受样本分布影响的问题，提出了神经正切核K-Means聚类算法（NTKKM）。首先通过神经正切核（NTK）将输入空间的数据映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中进行K-Means聚类，并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心，最后得到聚类结果。在car和breast-tissue数据集上，对NTKKM聚类算法的准确率、调整兰德系数（ARI）及FM指数这3个评价指标进行统计。实验结果表明，NTKKM聚类算法的聚类效果以及稳定性均优于K?Means聚类算法和高斯核K-Means聚类算法。NTKKM聚类算法与传统的K-Means聚类算法相比，准确率分别提升了14.9%和9.4%，ARI分别提升了9.7%和18.0%，FM指数分别提升了12.0%和12.0%，验证了NTKKM聚类算法良好的聚类性能。

集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题，而不同的集成模型与不同的重采样集成技术有不同的适配性。研究发现，Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-Vote集成模型和Stacking融合模型。基于此，构建了Stacking-Bagging-Vote （SBV）多源信息融合模型。首先，将基于Up-Down集成采样的Bagging-Vote模型与基于Tomek-Smote采样的Stacking模型进行融合；然后，加入股票的交易数据，并对该数据用卡尔曼滤波进行处理，从而形成数据层次和模型层次的交互式融合优化；最终，得到SBV多源信息融合模型。该融合模型不仅在预测性能上有了较大的提升，能较好地兼顾模型的预测准确度和预测精确率，并且可以根据利益相关者的实际需要，通过调整模型参数，来选择对应的SBV多源信息融合模型进行财务预警预测。