由于在应用磁法探测时，为抑制地磁日变等低频磁场干扰对测量结果的影响，通常会进行多台磁力仪的同步测量，而时间同步误差对抑制效果有明显影响。为此，以实验室自研的JOM-5SF型Overhauser磁力仪为基础，研究了不同时间同步误差对Overhauser磁力仪在地磁探测和仪器灵敏度评估方面的影响。在吉林大学校园内利用两台Overhauser磁力仪进行实验，将实验结果与专业机构评估结果进行对比分析表明，时间同步误差越小，两仪器磁场值之差跳动范围越小，同步法评估仪器的灵敏度越准确。实验结果对Overhauser磁力仪的研制和应用具有一定参考作用。

针对多无人机、无人车异构无人集群系统编队避障控制问题，对其利用博弈论方法进行了研究。不同于目前大多数只考虑群体编队目标的多智能体编队控制方案，允许每个智能体都具有个体目标，其中个体目标包含个体跟踪目标和避障目标。使异构无人集群系统在完成协同编队的同时，每个智能体还需根据其自身利益跟踪目标点并实时避障。由于智能体的个体目标和群体目标之间可能会产生冲突，将异构无人集群编队问题转化为智能体之间的非合作博弈问题。通过在代价函数中加入基于人工势场函数设计的避障项实现实时避障，并基于寻求纳什均衡方法设计了控制器，使异构无人集群系统可实现个体目标和群体目标平衡的编队模式。最后通过仿真实验验证了理论结果的正确性。采用该方法可使异构无人集群系统实现编队运动并实时避障。

为满足地磁台站磁场总强度的观测需求，自主设计了一种台站专用磁力仪架构，并研制了JOM-5J台站监测型Overhauser磁力仪。分别在野外低噪声和嘈杂的高电磁干扰条件下采用单台直接测量法和双台同步法对仪器进行了灵敏度评估。实验结果表明，JOM-5J磁力仪在周期为1 s时的灵敏度可达0.02 nT。其可替代GSM-90F用于地震前兆观测和火山长期监测。

针对传统试凑法选取的倒立摆PD(Proportion Differentiation)控制器参数具有主观性强，系统响应能力不佳等问题，采用遗传算法整定控制器参数，进行模型仿真分析并最终运行于QUBE-Servo2旋转倒立摆实验系统。实验表明，相比于试凑法，用遗传算法得到的PD控制器参数能使系统的响应性能进一步优化，且不受主观经验限制，摆杆和摆臂的稳态误差都在±0.01 rad以内。

针对混合噪声特点不一致，抑制难度较大的问题，为提升噪声抑制效果，提高图像清晰度，提出一种基于提升小波的数字图像混合噪声抑制算法。通过概率神经网络将数字图像噪声划分为脉冲噪声和高斯噪声，采用中值滤波方法去除数字图像中的脉冲噪声，运用提升小波方法去除数字图像中的高斯噪声，实现混合噪声的抑制。实验结果表明，所提算法获得的图像清晰度和信噪比更高，且去噪后数字图像的ENOB(Effective Number Of Bits)值明显提升，说明该算法的混合噪声抑制效果更佳。

为保障物联网数据跨域流动安全，提出物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法。该方法基于数据离群特征计算数据集信息熵，将信息熵计算结果较大的数据点作为聚类中心，通过类簇中心距离的计算分析数据分布特征；将数据分布特征输入BP(Back Propagation)神经网络中，结合遗传学习算法完成同频共用跨域数据的深度挖掘。利用小波分析法分割同频共用数据中的有效信号与噪声信号，引入wrcoef函数实现无噪信号的重构输出。基于Markov链状态转移概率矩阵，建立马尔可夫跨域数据流动安全检测模型；通过待测样本与标准样本之间相对熵差异值的计算，完成物联网同频共用跨域数据流动安全检测。仿真结果表明，该方法能有效提高数据流动安全检测效率，实现了数据跨域流动态势的精准感知。

针对互联网信息安全预警过程中，受信息数据规模大、种类多影响，导致预警精度低、耗时长的问题，为提高预警效率，提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理，降低检测难度；利用迭代多元自回归预测(IMAP:Iterative Multivariate AutoRegressive Modelling and Prediction)算法进行数据聚类处理，提取离散性孤立数据点，完成信息库未知访问源数据筛查。将未知访问源数据输入到支持向量机中，利用时间窗口将信息库安全预警模型的构建问题转化为支持向量机学习的凸优化问题，输出安全性预警结果，并对预警模型的构建参数进行全局寻优，提高安全预警模型的预警输出能力。实验结果表明，所提方法对信息库的安全检测效率较高，且面对多类型信息库入侵攻击能做到稳定、精准预警输出。

为解决传统手工修补渔网效率低下且成本较高的问题，设计了一种可自动缝补渔网的机械臂。该机械臂以STM32F103C8T6为主控制器，通过红外传感器、电机执行器和通信模块实现其功能。红外传感器模块负责检测渔网破损位置，电机执行器模块驱动6个轴上的电机使机械臂能灵活地将缝补装置送到预设节点处，通信模块负责将检测的渔网破损信息传输给控制器进行处理。实验测试结果表明，所设计的机械臂通过六自由度的旋转，实现每分钟4～5个简单破损网孔的修补。与传统的手工修补方法相比，提高了渔网修补效率和质量、降低了人工成本，具有明显优势。

针对传统桌面应用程序库集成方式存在系统标准目录膨胀、增加安装包制作复杂度、如果集成前含多级程序库调用则集成后需修改中间层程序库、开发与部署环境不一致等缺陷，在实际应用中存在局限性的问题，提出一种以采用管理图片等资源的方式对程序库进行管理、根据对程序库之间约束和依赖的检测结果实现程序库运行时动态部署为核心的集成框架。通过设计程序库资源化管理、运行时动态部署和加载及资源管理器等4个主要组成部分及其之间的协作，该集成框架首次实现上述两个核心的有机结合。在CIFLog一体化测井平台方法模块集成开发的实践应用中表明，该集成框架能解决传统程序库集成方式中存在的问题。该框架的适用性可以通用于所有桌面应用的程序库集成，为桌面应用的程序库集成提供一种新思路。

针对在数字影像三维重建过程中，由于原始数据中存在噪声和失真等不足，导致特征匹配效率和精度较低的问题，提出基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点提取算法的三维数字影像重建方法。采用双边滤波算法对数字影像中的环境噪声实施消除处理，并保留数字影像的边缘信息，提高特征点提取精度；通过尺度不变特征转换(SIFT)算法对其提取特征点，得到数字影像的特征点对；将该特征点对作为初始面片，利用空间目标多视影像密集匹配方法，实现对数字影像的三维重建。实验结果表明，所提方法特征匹配效率和匹配精度高，且降噪能力强，生成的三维重建影像所需平均时间为26.74 ms。

针对移动终端接入用户和数据的特征难以准确判定，影响移动终端接入控制精准度的问题，提出一种基于EVM(Error Vector Magnitud)测量算法的接入控制技术。考虑到环境中噪声和其他干扰因素影响，以Qos(Quality of Srvice)条件为用户的初始接入条件，计算满足该条件的用户或数据的特征，将特征值转换为权重因子作为接入控制参照。采用EVM测量算法计算终端信道内外信号间的差值，结合用户权重因子推导得到移动终端的接入门限，求解不同用户门限值与控制数值间递增和递减函数，按照函数的优先级顺序，实现移动终端接入的精准控制。实验数据证明，所提方法接入控制精准度高，控制后终端传输时延、阻塞率得到了明显的改善，数据到达率也有明显提升。

为保障医院信息网络的安全管理，避免医疗信息泄露，提出了基于深度生成模型的医院网络异常信息入侵检测算法。采用二进制小波变换方法，多尺度分解医院网络运行数据，结合自适应软门限去噪系数提取有效数据。运用最优运输理论中的Wasserstein距离算法与MMD(Maximun Mean Discrepancy)距离算法，在深度生成模型中，对医院网络数据展开降维处理。向异常检测模型中输入降维后网络正常运行数据样本，并提取样本特征。利用深度学习策略中的Adam算法，生成异常信息判别函数，通过待测网络运行数据与正常网络运行数据的特征对比，实现医院网络异常信息入侵检测。实验结果表明，算法能实现对医院网络异常信息入侵的高效检测，精准检测多类型网络入侵行为，为医疗机构网络运行提供安全保障。

针对当前海量数据的结构和特征较为复杂，对其分类时很难确保较高的精准度与效率的问题，提出了改进决策树算法的大数据分类优化方法。构建模糊决策函数检测大数据的序列特征，并将其输入决策树模型中挖掘和训练规则；利用灰狼优化算法改进决策树模型，使用改进后模型对大数据简化、粗略分类，再建立分类器准确度目标函数，实现对大数据的精准分类。实验结果表明，所提方法取得分类结果准确度最高、假正例率最低，保证了算法整体具有较高的吞吐量，提高了算法分类效率。

针对自动驾驶在通过无信号灯交叉口由于车流密集且车辆行为随机不确定的问题，提出一种基于MAPPO(Multi-Agent Proximal Policy Optimization)算法的无信号灯交叉口自动驾驶决策方案。通过MetaDrive仿真环平台搭建多智能体仿真环境，并且设计了综合考虑交通规则、安全到达或发生碰撞等安全性以及交叉口车辆最大、最小速度等车流效率的奖励函数，旨在实现安全高效的自动驾驶决策。仿真实验表明，所提出的自动驾驶决策方案在训练中相较于其他算法具有更出色的稳定性和收敛性，在不同车流密度下均呈现出更高的成功率和安全性。该自动驾驶决策方案在解决无信号灯交叉口环境方面具有显著潜力，并且为复杂路况自动驾驶决策的研究起到促进作用。

针对图书馆在数字化转型过程中，信息安全对图书馆的资源保护和用户数据构成威胁的问题，提出一套综合性的信息安全保障体系。通过分析当前图书馆面临的主要信息安全风险，包括网络攻击、版权纠纷、管理人员安全意识不足以及资源共享程度不高等问题，构建了一个由用户应用、服务平台、数据中心和基础设施组成的4层信息安全保障体系，该体系能有效提升图书馆信息资源的安全性和访问控制，增强数字资源访问的安全性。图书馆在数字化转型过程中，必须将信息安全作为核心考虑因素，通过技术、管理和组织协同工作，构建全方位的信息安全保障体系，确保数字资源的安全和高效利用。

针对人脸具有多样性和复杂性，同一人脸在不同条件下可能呈现出不同的形状和结构，导致了人脸特征点标定困难的问题，为准确提取出人脸特征点，提出基于遗传算法的三维图像人脸特征点标定。利用双目立体视觉系统实现人脸信息的多角度采集，从采集信息中提取主要特征信息，结合“三庭五眼”位置关系共性，在一般人脸模型上补偿面部轮廓以及五官局部变换坐标点信息，获得更接近真实人脸的三维坐标点位置信息集合。引入多种群遗传算法，以子种群内的基本染色体构成，表示三维人脸模型中的形状、姿态参数，通过采用不同的交叉和变异操作筛选最优染色体，实现三维人脸特征点的精准标定。实验结果证明，该方法建立的三维人脸模型真实度较高，特征点标定精准，标定的均方误差法(MSE:Mean Squared Error)最高为7.9%。

针对飞行员在执行任务时需要同时处理多种信息源和任务，加重了脑力劳动负荷的问题，为提高飞行安全性和飞行员的工作效能，研究了基于随机森林算法的飞行员脑力负荷多维综合评估模型。利用线性有限脉冲响应带通滤波器处理脑电信号，剔除高频及低频噪音，计算失匹配负波，获得线性插值脑电信号采样点，根据脑电信号邻域重叠采样点，提取各节律的功率谱密度和能量特征。构建随机森林算法多维综合评估模型，确定各信号波动频率输出点，结合投票模式获得多维脑力负荷最佳的分类结果，实现飞行员脑力负荷综合评估。实验结果证明，所提方法具有较高的分类精度，能精准评估飞行员脑力负荷状态。

针对人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺点，借鉴强化学习的寻优思想，提出了一种基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法。该算法将强化学习中的Q学习方法与人工蜂群算法相融合，利用种群最好值与个体适应值的距离和种群多样性两个指标作为划分状态的依据，建立包含多种搜索策略的动作集，采用ε-贪心策略选择最优，产生高质量的后代，实现了ABC(Artificial Bee Colony)算法更新策略的智能选择。通过20个测试函数和在股票预测方面的应用，结果显示所提算法表现出较优性能，能更好地平衡勘探和开发之间的关系，具有较快的收敛速度和较好的自寻优能力。

针对传统的识别表结构方法难以充分学习多行多列合并、空白、嵌套单元格等复杂表结构以及提取特征过程中容易出现信息缺失的问题，提出了一种改进SLANet(Structure Location Alignment Network)的OCR(Optical Character Recognition)表结构识别方法。首先，利用轻量级CPU(Central Processing Unit)卷积神经网络并引入注意力机制，增强网络泛化和解释能力，将训练得到信息向量输入轻量级高低层特征融合模块中提取特征，并将输出特征通过特征解码模块对齐结构与位置信息，得到预测标签。实验表明，与EDD(Encoder-Dual-Decoder)、 TableMaster等模型相比，该方法准确率有显著提升，达到76.95%, TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)达到95.57%,显著增强了模型识别非常规复杂表结构能力，为识别表结构提供了一种优化策略。

针对在利用单一数据源的数据完成任务时，数据会存在较大误差，甚至可能出现数据缺失，从而影响任务进度的问题，提出基于模糊数学理论的双通道数据关联融合算法研究。度量双通道数据的相关性，并根据缺失数据预测流程，预测出双通道数据中的缺失数据，填充双通道数据集中缺失数据，获取完整的双通道数据。对双通道数据实施标准化处理，利用主元分析法计算双通道数据与主成分之间相似度，获取数据集中数据综合支持程度，取得有效数据。利用模糊数学理论，对有效数据实施模糊化处理，并计算数据模糊化结果与真实数据之间的贴近度，确定数据融合权重，以此实现双通道数据关联融合。实验结果表明，利用所提算法进行双通道数据关联融合，在数据总数量达到1 500时，综合评价指标值超过9,说明所提算法能提高双通道数据关联融合精度，具有较好的双通道数据关联融合效果。

为提高Copula变分推理(CVI:Copula Variational Inference)的近似性能，提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:Copula Hierarchical Variational Inference)。该方法的主要思想是将CVI方法中的Copula函数与层次化变分模型(HVM:Hierarchical Variational Model)特殊的层次变分结构相结合，使HVM的变分先验服从CVI方法中的Copula函数。CHVI不但继承了CVI中的Copula函数较强的捕获变量相关性的能力，而且还继承了HVM的变分先验结构能获取模型隐变量依赖关系的优势，使CHVI可以更好地捕获隐变量之间的相关性，提高近似精度。利用基于经典的高斯混合模型验证CHVI方法，在合成数据集和实际应用数据集上的实验结果表明，CHVI方法的近似精度相较于CVI有较大提升。

针对加油站场景中的目标检测算法存在检测精度低的问题，提出一种基于Yolov3-Tiny的加油站场景目标检测改进算法。该算法以Yolov3-Tiny模型为基础网络，引入Yolov4算法提出的Mosaic图像增强方式进行数据预处理，采用密集连接模块重构特征提取网络，并将CBAM (Convolutional Block Attention Module)注意力模块与金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)加入到网络中，最终实现了加油站场景下的目标检测。实验结果表明，改进的算法相比于原算法的总体mAP提升了8.2%,能更有效地应用于加油站目标检测中。

针对微地震信号能量较弱，噪声较强，使微地震弱信号难以提取问题，提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型，并利用EM(Expectation Maximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解，结合卡尔曼滤波，可以有效地提升微地震信号的信噪比，同时保留有效信号。通过合成和真实数据实验结果表明，与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比，该方法具有更高的效率和更好的精度。

针对足球比赛中预警值与实际值误差大、预警误报次数多等问题，提出了一种基于改进Copula模型的足球竞赛风险智能预警方法。基于模糊综合评价矩阵确定足球竞赛风险指标评价体系，划分指标等级状态，选择Copula函数，构建改进Copula足球竞赛风险智能预警方法，对足球竞赛风险进行精准判断，以减少风险损失。实验结果表明，该方法的干扰压制维持在20 dB以上，具有较高的抗干扰性，可有效对干扰进行抑制。该方法降低了预警值与实际值之间的误差，减少了预警误报次数，具有实用性和可行性。

由于光电探测器的工作性能直接关系到系统数据采集质量，为此，对高性能PtS_2/MoTe_2异质结红外光电探测器进行了研究。通过选取材料、试剂和设备制作了PtS_2/MoTe_2异质结红外光电探测器。搭建探测器性能测试环境，并利用光响应度、探测率、响应时间和光电导增益4个指标，分析探测器性能。结果表明，随着测试时间的推移，PtS_2/MoTe_2异质结红外光电探测器的光响应度数值始终处于5 A/W限值以上；无论对采集何种材质反射的红外光，探测器探测率均大于10 cm·Hz1/2 W~(-1);无论光生电流是处于上升还是下降时间，其响应时间始终在限值150μs以下；光电导增益值保持在80%以上。

为解决使用Java和.NE等传统技术开发、部署数据服务复杂且与先进的云端及容器化技术结合较为困难的问题，提出一种基于Web的轻量级钻井三维可视化数据服务解决方案，对前端的可视化应用提供数据接口支持。基于NodeJS、Angular、TypeScript等开源轻量级技术，研发了一个轻量级钻井数据库系统，可作为一线技术管理人员的辅助工具，并以最快的方式提供最关注的数据项，具有较高的经济性和实用性。利用数据加载工具，钻井技术人员可方便地将数据加载到数据库中，包括区块的地震切片、复杂事故以及测井等数据。此外系统提供了全面的数据安全机制，包括基于JWT(JSON Web Token)的身份认证和基于JWE(JSON Web Encripytion)的数据加密，以确保数据安全。应用结果表明，该解决方案可为钻井三维可视化系统提供高效的数据传输服务。

功能磁共振成像技术(fMRI:functional Magnetic Resonance Imaging)是一种高效的脑成像技术研究方法，为减少fMRI数据的冗余，将其转换为更具分类潜力的特征，提出一个基于孪生网络(SANet:Siamese Network)的特征构造算法SANet,将多个扫描点下的脑区信息类比为图，应用改进的AlexNet网络进行特征构造，并结合增量特征选择策略达到优化分类的目的。通过实验对比3种不同网络结构和4种分类器对SANet模型的影响，并进行消融实验，验证增量特征选择算法对SANet构造特征的分类效果。实验表明，SANet模型能对fMRI数据进行有效构造，且提高原始特征的分类性能。

针对采用控制器局域网络(CAN:Controller Area Network)总线的自动操舵系统和采用串口通讯的航海导航设备之间通讯的不匹配问题，设计了一种基于Cortex-M3嵌入式平台的通信转换模块，实现了串口与CAN总线数据的双向转换功能。同时对传统CAN收发器CTM1050存在的信号稳定性不足、波特率精准度低等问题，提出并实现了一种硬件电路的替代方案，提高了数据通讯的时效性和稳定性。基于CAN2.0B扩展帧，设计了自动操舵系统内部CAN总线协议。该协议可根据报文信息优先级分配标识帧，保证了总线数据的有序传输。实验结果表明，该通讯模块功能使用正常且通讯效果良好，具有一定通用性，可在多种需要转换的设备系统上推广使用。

针对隐私风险的不确定性决策问题，在直觉模糊和集对分析理论基础上，对隐私确定-不确定建立信息权重的集对关系，给出了直觉模糊集对(IFSPA:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis)算子，定义了直觉模糊集对的相关概念、运算、性质、期望值、大小排序和几种直觉模糊集对信息集结算子：直觉模糊集对加权平均(IFSPAWA:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Weighted Average)算子、直觉模糊集对加权几何(IFSPAWG:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Weighted Geometric)算子、直觉模糊集对有序加权(IFSPAOWA:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Ordered Weighted Average)算子、直觉模糊集对有序加权几何(IFSPAOWG:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Ordered Weighted Geometric)算子、直觉模糊集对混合集结(IFSPAHA:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Hybrid Aggregation)算子、直觉模糊集对混合几何(IFSPAHG:Intuitionistic Fuzzy Set Pair Analysis Hybrid Geometric)算子及这些算子相关性质。在此基础上，分析了隐私风险多属性决策的直觉模糊集对信息集结方法，并通过算例验证了该方法的可行性和合理性。

针对传统SMO(Sliding Mode Observer)在开关函数切换过程中存在抖振现象，提出一种利用饱和函数代替开关函数的新型滑模观测器削弱抖振，并在位置信息提取过程中选用锁相环代替传统的反正切方法，从而提高对PMSM(Permanent-Magnet Synchronous Motor)转子位置的观测精度。在Matlab环境下，通过传统和新型SMO的对比，可观察到转子的转速误差提高了大约14 r/min,转子位置误差提高大约0.03 rad。

为在大数据环境下处理高维矩阵和应用奇异值分解提供更高效的解决方案，从而加速数据分析和处理速度，通过研究随机投影以及Krylov子空间投影理论下关于高维矩阵求解特征值特征向量(奇异值奇异向量)问题，分别总结了6种高效计算方法并对其相关应用研究进行对比分析。结果表明，在谱聚类的应用上，通过降低核心步骤SVD(Singular Value Decomposition)的复杂度，使优化后的算法与原始谱聚类算法的精度相近，但大大缩短了运行时间，在1 200维的数据下计算速度相较原算法快了10倍以上。同时，该方法应用于图像压缩领域，能有效地提高原有算法的运行效率，在精度不变的情况下，运行效率得到了1～5倍的提升。

针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题，提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择，取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略，有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测，在SSDPC的相似性度量方法下，异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、 1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下，异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、 2.71%和0.05%。结果表明，该算法具有良好的鲁棒性，能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。

针对传统无源有损积分环路滤波器相较于有源无损积分环路滤波器，具有功耗低、电路设计简单等特点，但其噪声传输函数(NTF:Noise Transfer Function)平滑，噪声整形效果较弱的问题，提出了一种无源无损的二阶积分环路滤波器，保留了无源有损积分优点的同时具有良好噪声整形效果。设计了一款分辨率为16 bit、采样率为2 Ms/s的混合架构噪声整形SAR ADC。仿真结果表明，在125 kHz带宽、过采样比为8时，实现了高信号与噪声失真比(SNDR(Signal to Noise and Distortion Ratio)为91.1 dB)、高精度(14.84 bit)和低功耗(285μW)的性能。

为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用，进一步提升混合业务系统性能，提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分；时域上提升URLLC调度优先级；频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明，在不同程度的负载水平下，相比传统无线资源分配算法，该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗，URLLC用户时延增益最高达到83.8%,提升了5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。

为提高传统目标检测的识别效果和准确率，并加快运算速度，提出了一种具有更强大特征学习和特征表达能力的卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)模型和相关的深度学习训练算法，并将其应用于计算机视觉领域的大规模识别任务。首先详细分析了传统目标检测算法，如V-J(Viola-Jones)检测器、 HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征结合SVM(Support Vector Machine)分类器和DPM(Deformable Parts Model)检测器的特点。然后提出了深度学习算法，如RCNN(Region-based Convolutional Neural Networks)算法和YOLO(You Only Look Once)算法，并分析了其在目标检测任务中的应用现状。针对倒地检测任务，使用YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型对不同身高体型目标人群的行为进行训练。通过使用不同的交并比(IOU:Intersection over Union)、准确率(Precision,P)、召回率(Recall,R)和PR曲线等评估指标，对YOLOv5模型进行了分析，评估了其在检测站立和倒地两种活动方式的实际效果。同时通过预训练和增强处理，增加了训练样本数量并提高了网络的识别准确率。实验结果表明，倒地识别率达到了86%。可将其应用于灾区探测救援类机器人的设计中，以辅助识别和分类受伤倒地人员，提高灾区救援效率。

针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题，提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先，对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理，将处理后的数据集输入BP模型中进行训练；其次，引入基于蝴蝶优化算法改进的麻雀搜索算法，对BP模型的权值和阈值进行寻优，得到最优化模型；最后，基于优化后的BP模型对充电桩的故障状态进行诊断。仿真结果表明，在平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差等方面均具有良好的计算优势，相比传统BP算法的诊断精度，所提出的改进BP方法提升了14.85%,能较为准确地诊断充电桩的状态，为电动汽车故障诊断提供有力保障。

为改善板球系统轨迹跟踪控制误差大，控制精度低的问题，提出了一种基于微分平坦的板球系统反步滑模控制方法。首先基于欧拉-拉格朗日方程建立板球系统的运动学模型，通过合理简化得到解耦线性状态空间模型。以X轴方向控制器设计为例，利用微分平坦技术获得系统的目标状态量以及前馈控制量，建立误差系统，进而采用反步法实现对误差系统的滑模控制，利用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。算法中使用双曲正切函数抑制滑模的抖动，实现了对板球系统的轨迹高精度跟踪控制。仿真实验结果表明，该方法控制精度高，具有良好的控制效果。

目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的，且仅考虑时延或能耗单一指标，未将二者结合进行优化，为此，以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标，提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式，且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重，最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明，所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

为了能清晰理解互斥量对共享资源的独占访问原理与机制，在简要分析实时操作系统的互斥量的含义、应用场合、调度机制以及关键要素作用的基础上，对mbedOS互斥量调度机制进行了理论剖析。以KL36芯片为例对mbedOS的互斥量进行了实践，基于时序图采用printf方法直观地输出了线程响应互斥量的调度过程信息，并对互斥量调度机制的实时性能进行分析。通过对互斥量调度机制的剖析，有助于进一步分析mbedOS的其他同步与通信方式，也可为深入理解其他实时操作系统的同步与通信手段提供参考借鉴。

针对实现与真实硬件一致的仿真效果的需求，提出了一种平滑过渡方法，旨在改善整个仿真系统的成像效果。通过对视觉暂留效应和系统成像延迟进行分析，采用两点三次Hermite插值法，分别处理平滑过渡时间和成像颜色。通过对比实验验证，结果表明该方法能使整个仿真系统的成像自适应平滑，解决了实时动态成像闪烁和不稳定的问题。实验结果表明，该方法提升了嵌入式微控制器的虚拟3D仿真实验系统的成像质量，能改善嵌入式微控制器三维仿真的视觉效果，并减轻突变和伪影等的影响，表明嵌入式微控制器的虚拟3D仿真实验系统在教育和设计领域的重要应用价值。