针对文本图卷积网络（Text GCN）窗口边权阈值策略不足的问题，为了更精准地挖掘相关的词关联结构、提高预测精度， 提出一种高斯混合模型（GMM）与Text GCN结合的虚假评论识别算法F-Text GCN。首先，利用GMM分离噪声边权分布的特性，提高虚假评论在训练数据上相对正常评论数不足的边信号强度；然后，考虑到信源的多样性，综合文档、词汇和评论以及非文本特征构造邻接矩阵；最后，通过Text GCN的谱分解提取邻接矩阵的虚假评论关联结构实施预测。根据国内某大型电商平台采集的126 086条实际中文评论数据开展实证研究，实验结果表明，F-Text GCN识别虚假评论的F1值达到82.92%，与预训练表征模型BERT和文本卷积神经网络相比分别提升了10.46%和11.60%，相较于只使用评论文本信源的Text GCN模型F1值提升了2.94%；研究了高仿虚假评论的预测错误率，在支持向量机（SVM）作用后难识别的评论样本上尝试二次识别，F-Text GCN整体预测准确率可达94.71%，相较于Text GCN和SVM，在识别准确率上分别提升了2.91%和14.54%。研究发现，虚假评论的二阶图邻居结构显示出较强的干预消费者决策的词汇，这表明所提算法特别适用于提取用于虚假评论检测的长程词语搭配结构和全局句子特征模式变化的场景。

在苏木精?伊红（HE）染色病理图像中，细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给自动化分割带来了极大挑战。针对传统卷积无法捕获大邻域范围内像素间的关联特征，导致分割效果难以进一步提升的问题，提出引入门控轴向自注意力的多通道分割网络（MCSegNet）模型，以实现病理图像细胞核的精准分割。所提模型采用双编码器和解码器结构，在其中使用轴向自注意力编码通道捕获全局特征，并使用基于残差结构的卷积编码通道获取局部精细特征；在编码通道末端，通过特征融合增强特征表示，从而为解码器提供良好的信息基础；而解码器通过级联多个上采样模块逐步生成分割结果。此外，使用改进的混合损失函数有效解决了病理图像中普遍存在的样本不均衡问题。在MoNuSeg2020公开数据集上的实验结果表明，改进的分割方法比U-Net在F1、交并比（IoU）指标上分别提升了2.66个百分点、2.77个百分点，有效改善了病理图像的分割效果，提高了临床诊断的可靠性。

针对现有漂移检测方法无法平衡检测延迟、误报与漏报以及时空效率等问题，提出一个新的阶段转换阈值参数，在概念漂移检测中引入包含“稳定阶段-警告阶段-漂移阶段”的分段加权机制，对实例分阶段地赋予权重，并将该机制应用在双层滑动窗口中；然后基于Hoeffding不等式提出一种分段加权的概念漂移检测方法（MSDDM）。在人工数据集上，相较于FHDDM、HDDM等漂移检测方法，MSDDM能够更快地检测出突变与渐变概念漂移，同时又能保持较低的误检率与漏检率；在真实数据集上，MSDDM相较于其他方法在大部分情况下都具有最高的分类准确率。实验结果表明，MSDDM能够以较高的漂移检测性能和较优的时空效率检测出数据流中的概念漂移。

针对现有小目标跟踪算法的鲁棒性差、精度及成功率低的问题，提出一种基于孪生网络和Transformer的小目标跟踪算法SiamTrans。首先，基于Transformer机制设计一种相似度响应图计算模块。该模块叠加若干层特征编码-解码结构，并利用多头自注意力机制和多头跨注意力机制在不同层次的搜索区域特征图中查询模板特征图信息，从而避免陷入局部最优解，并获得一个高质量的相似度响应图；其次，在预测子网中设计一个基于Transformer机制的预测模块（PM），并利用自注意力机制处理预测分支特征图中的冗余特征信息，以提高不同预测分支的预测精度。在Small90数据集上，相较于TransT（Transformer Tracking）算法，所提算法的跟踪精度和跟踪成功率分别高8.0和9.5个百分点。可见，所提出的算法具有更优异的小目标跟踪性能。

针对细长路面病害人工检测耗时长和当前检测方法精度不足的问题，依据病害的弱语义特性和异常几何属性，提出了能够精准定位和分类出病害的二阶段细长路面病害检测方法Epd RCNN。首先，针对细长路面病害的弱语义特性，提出了一种复用低层特征并反复融合不同阶段特征的骨干网络；其次，在训练过程中，使用一种符合病害几何属性分布的锚框机制来生成高质量的正样本供网络训练；然后，在单一高分辨率特征图上预测病害包围框，并针对该特征图使用并行级联空洞卷积模块来提升其多尺度特征表达能力；最后，针对形状各异的候选区域，使用由可变形感兴趣区域池化（RoI Pooling）和空间注意力模块组成的候选区域特征改良模块来提取符合病害几何属性的候选区域特征。实验结果表明，所提方法在光照充足图像上的平均准确率均值（mAP）为0.907，在存在光照问题图像上的mAP为0.891，综合mAP为0.899， 表明该方法具有良好的检测性能和对光照的鲁棒性。

针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题，提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先，分析出租车停留状态的数据特性后，提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法；然后，对停留点进行聚类，从而得出了潜在的出租车交接班地点；最后，基于出租车交接班事件的判断指标与出租车交接班时间的核密度估计，有效地识别出出租车交接班地点和时间。以福州市4 416辆出租车的轨迹数据为实验样本，共识别出了5 639个交接班地点，这些交接班地点在市民主要工作区域、交通枢纽、商圈以及风景名胜。而识别出的交接班时间主要在凌晨4：00—6：00与傍晚16：00—18：00，与福州市民众出行规律相吻合。实验结果表明，该方法能有效地检测出出租车交接班的时空分布，能为城市的交通资源规划与管理提供合理建议，且使公众打车出行更加便捷，提高了出租车的运行效率，为城市加油站、充电站等汽车相关设施的选址优化提供了参考。

针对列车走行部故障振动数据无监督特征学习的难点，提出了一种基于压缩感知和深度小波神经网络（CS-DWNN）的列车故障识别方法。首先，对采集得到的列车走行部振动信号利用高斯随机矩阵进行压缩采样；其次，构建以改进小波自编码器（WAE）为基础的深层小波网络，将压缩后的信号直接输入网络进行自动逐层特征提取；最后，用DWNN学习到的多层特征分别训练多个深度支持向量机（DSVM）和深度森林（DF）分类器，并将识别结果进行集成。该方法利用深层小波网络从压缩信号中自动挖掘隐藏的故障信息，受先验知识和主观影响较小，并且避免了复杂的人工特征提取过程。实验结果表明，CS-DWNN方法取得了99.16%的平均诊断正确率，能够有效识别列车走行部的3种常见故障，识别能力优于传统的人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法和深度信念网络（DBN）、堆栈降噪自编码器（SDAE）等深度学习模型。

节点崩溃或者仿真资源不足导致的分布式仿真系统故障,降低了仿真系统可靠性。为保证系统容错效果,降低容错开销,提出了一种基于虚拟化技术的仿真系统容错方法,按照系统故障发生的位置,对不同类型故障动态采用不同类型的容错策略。分析了检查点容错策略的优化方法,给出了最优设置间隔;结合虚拟化技术的优势,解决了副本容错策略的节点选择、副本数量以及位置分布问题;同时,引入基于虚拟机迁移的容错策略,并将其作为检查点容错策略和副本容错策略的补充,以降低容错开销。通过仿真实验数据对比,分析了动态容错策略与普通容错策略的性能,可知动态容错策略保证了系统容错性能,容错开销也保持在较低水平。

为保证红外成像系统中红外图像的信息安全,克服采用传统图像加密时方法安全性不高、实时性差的缺陷,在分析红外图像比特为平面特征的基础上,提出了利用Lorenz混沌系统对红外图像进行加密的方案。在方案中,采用Lorenz混沌系统,针对红外图像比特位平面影响因子分布特征,只加密红外图像的最高四个比特位平面,一次性实现图像横、纵坐标和比特位平面加密,将图像加密层次由像素级扩展到比特级。和传统图像加密算法相比,该方案基于红外图像独特的位平面分布特征,加密速度快,性能好,能有效抵抗穷举攻击,具有良好的抗干扰性能和较高的置乱度。该方案可应用于安全级别要求高的红外监控系统中,提高系统安全性,有效防止黑客入侵。

针对现有方法中篡改检测效率不高、定位不精确的问题，提出了一种基于无损水印和四叉树分解的医学图像快速篡改检测及恢复的方法。利用对医学图像进行四叉树分解过程中的层次结构特点，提高了篡改检测精确性和定位速度；同时使用分解后块中对角线像素均值作为恢复特征值，保证篡改后图像的修复质量。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法在尺寸为512×512的图像中，定位比较次数降至6.7次左右，篡改定位精确性提高了5%左右。

为了解决因拥塞而带来的网络性能问题，基于“弃头”方式提出了一种新的被动队列管理算法DFCM。该算法首先结合业务流队长和到达速率给出了丢包策略和丢包概率，同时利用云模型对实际队长进行求解；最后，通过利用NS2和Matlab进行仿真实验，深入分析了影响算法性能的关键因素。与“弃尾”(Drop Tail)和DFSQ算法相比，DFCM在瞬时队长方差、有效传输数据包等方面显示了较好的适应性。