为满足5G网络环境下高可靠性、低时延的要求，同时降低网络带宽资源消耗，面向流量与可靠性优化提出一种基于节点综合重要度排序的服务功能链（SFC）部署方法。首先，基于流量改变率聚合虚拟网络功能（VNF），从而减少部署的物理节点，提高链路可靠性；其次，通过节点的度、可靠性、综合时延与链路跳数定义节点综合重要度，并依据该重要度对物理节点排序；然后，将VNF依次映射到底层物理节点上，同时通过约束链路条数以减少“乒乓效应”并优化流量；最后，通过k-最短路径算法映射虚拟链路，从而完成整个SFC的部署。相较于原有聚合方法，所提方法的SFC平均可靠性提升2%，SFC端到端平均时延降低22%，平均带宽开销降低29%，长期平均收益开销比提高16%。实验结果表明，所提方法能有效提高链路的可靠性，降低端到端的时延与带宽资源消耗，起到了良好的优化效果。
由于MonoDepth2的提出，无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展；然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境，可见光并不适用，而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像，因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要。由于可见光和红外图像的特性不同，直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理的。针对该问题，对MonoDepth2算法进行改进，提出了基于多尺度特征融合的红外单目测距算法。针对红外图像低纹理的特性设计了一项新的损失函数边缘损失函数，旨在降低图像重投影时的像素误匹配。不同于以往的无监督单目测距单纯地将四个尺度的深度图统一上采样到原图像分辨率计算投影误差而忽略了尺度之间的关联性以及不同尺度之间的贡献差异，将加权的双向特征金字塔网络（BiFPN）应用于多尺度深度图的特征融合，解决了深度图边缘模糊问题。另外用跨阶段部分网络（CSPNet）替换残差网络（ResNet）结构，以降低网络复杂度并提高运算速度。实验结果表明，边缘损失更适合红外图像测距，使得深度图质量更高；在加入BiFPN结构之后，深度图像的边缘更加清晰；将ResNet替换为CSPNet之后，推理速度提高了大约20个百分点。该算法能够准确估计出红外图像的深度，解决夜间低光照场景以及一些低能见度场景下的深度估计难题；该算法的应用也可以在一定程度上降低汽车辅助驾驶的成本。
无人艇（USV）在河道水面作业过程中，水草会缠绕推进器，这是整个业界应用都遇到的困扰。针对水面图像中水草分布的全局性、分散性以及边缘和纹理的复杂性，对U-Net进行改进并用于对图像所有的像素进行分类，以减少网络特征信息的丢失，并加强全局和局部特征的提取，从而提高分割性能。首先，采集多地多时段水草图像数据，制作了一个比较全面的水草语义分割数据集；其次，提出在U-Net中引入三个尺度的图像输入，从而使得网络对特征进行充分提取，并引进三种上采样图像的损失函数来平衡三种尺度的输入图像带来的总体损失；此外，还提出了一种混合注意力模块并引入到网络中，其包含空洞卷积和通道注意增强两个分支；最后，在新构建的水草数据集上对所提网络进行验证。实验结果显示，所提方法的准确率、均交并比（mIoU）和平均像素精度（mPA）值分别可达96.8%、91.22%和95.29%，与U-Net（VGG16）分割方法相比，分别提高了4.62个百分点、3.87个百分点和3.12个百分点。所提方法可应用于水面无人艇对水草的检测，并进行相应的路径规划来实现水草避让。
针对可达性查询保持图压缩（QPGC）算法存在冗余计算的问题，提出了一种高性能压缩策略。在求解顶点的祖先后代集阶段，针对普通图数据，提出一种基于拓扑排序的求解算法TSB，首先将图数据顶点拓扑排序，然后沿拓扑序列顺序（逆序）求解顶点的祖先（后代）集，避免了求解顺序不明确导致的冗余计算；针对最长路径较短的图数据，提出一种基于图聚合运算的求解算法AGGB，可在确定次数的聚合运算内完成顶点的祖先和后代集的求解。在求解可达性等价类阶段，提出一种分段统计剪枝算法PSP，先对祖先后代集分段统计，再比较统计值以实现粗匹配，剪除了部分不必要的精细匹配。实验结果表明，与QPGC算法相比：在祖先后代集求解阶段，TSB和AGGB在不同数据集上的性能平均提升94.22%和90.00%；在求解可达性等价类阶段，PSP算法在大部分数据集上性能提升超过70%；随着数据集的增大，TSB和AGGB配合PSP算法，性能提升了近28倍。理论分析和模拟实验表明，该策略与QPGC算法相比冗余计算更少、压缩速度更快。
针对基于传统的稀疏表示分类算法的单特征鉴别性较弱这一不足,提出一种基于自适应学习的多特征元素协同表示分类算法SLMCE_CRC。该算法结合多特征子字典的思想,对样本提出特征元素的双重分解,并分别从特征和元素角度分别进行相应的协同表示,自适应地学习出各个特征的稀疏权重和元素的残差权重,并进行线性加权,从而实现目标的分类。实验结果表明,使用该方法能显著提高识别率,尤其对含有较多特征细节的图像数据,具有一定的实用价值。
针对混沌信号小波降噪法中，高频段频率分辨率较差,且对小波分解系数所广泛采用的硬、软阈值量化方法存在着局限等问题，给出一种基于新型高阶阈值函数的混沌信号小波包降噪法。该方法采用小波包方法能够对小波分析中没有细分的高频部分进一步分解，保留了有用的高频信息，从而具有更加精确的局部分析能力；且所采用的阈值函数连续光滑，在噪声小波系数和混沌信号小波系数之间存在一个平滑过渡区，更符合信号的连续特性。仿真对比实验表明：与软阈值降噪法以及半软阈值与小波包降噪法相比，该方法对混沌信号的降噪效果明显，信噪比(SNR)有3.7~7dB的显著提高。
为了提高基于数据挖掘的商业银行信贷管理系统的信贷风险评估水平，将多决策树的Choquet模糊积分融合(MTCFF)模型应用到银行信贷管理系统中。基本思想是采用决策树在已知类型的客户数据上进行挖掘，按照决策树剪枝程度不同形成不同的决策树并产生规则，利用所生成的不同决策树的规则，对未知类型的客户数据进行分类，然后让Choquet模糊积分对多棵决策树的分类结果进行融合，形成最优判断。采用UCI数据库中German客户信用卡数据集进行验证，实验证明Choquet模糊积分的非线性融合效果优于单棵决策树的分类效果，也优于其他线性融合方法，并且Choquet模糊积分要优于Sugeno模糊积分。
针对有雾图像对比度差、能见度低的情况，结合HSI颜色空间特点，提出一种单幅图像去雾算法。首先，将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间；然后，依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异，建立相应的去雾模型；最后，通过分析图像饱和度，得到饱和度模型中权重的取值范围，再对亮度模型中权重进行估计，从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明，所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度，能很好地运用于单幅图像去雾。
