针对RRT^*算法在路径规划中面临搜索效率不高、易于陷入局部最优等问题，提出一种结合强化学习的Q-RRT^*算法。该算法将Q-Learning算法和RRT^*算法相融合，首先引入转角偏向策略增强路径搜索时的导向作用、减少无效节点的生成，提升算法的搜索效率；其次通过动R搜索算法动态地调整搜索半径，进一步优化路径的质量和冗余节点的产生；最后对生成的路径使用三次B样条插值法和冗余节点删除法进一步优化路径质量。在二维和三维环境下的仿真实验结果表明，改进后的Q-RRT^*算法和RRT、RRT^*和RL-RRT算法相比，路径规划时长平均快39.7%,迭代次数平均减低27.9%,路径长度平均缩短16.3%。

针对网络用户的传统人格分类方法提取文本语义特征不充分、分类准确率低的问题，提出一种基于文本图表示学习的人格分类方法。该方法利用自然语言处理技术，并结合深度学习和图网络模型，设计一种自适应图卷积网络(adaptive graph convolutional network, ADGCN),通过自适应调整机制优化节点表示，平衡了节点特征的局部与全局信息。在Kaggle数据集上的测试实验表明，F1分数最高为80%,且平均F1分数达到71.14%,比传统机器学习方法和预训练模型BERT提高近20%,展现了模型计算效率上的优越性。

为解决风力发电机轴承温度预测准确性较低而影响故障预警系统性能的问题，提出一种基于改进双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的风机轴承温度异常预警方法(BiGRU-TCN)。首先采用bin方法对噪声数据进行清洗，减小其对预测模型准确性的干扰；然后引入TCN捕捉序列依赖性，并结合BiGRU建立融合模型，对清洗后数据进行特征提取，再加入自注意力机制，提高模型在数据波动幅度较大时的预测能力；最后采用滑动窗口算法分析预测值与真实值之间的残差，设置故障预警阈值。实验结果显示：相较于其他常见模型，本文模型预测结果的平均绝对误差(MAE)平均低0.571,均方误差(MSE)平均低3.601;基于本文模型设置的预警方式实现了在异常发生前3天预警，为风电场的运维管理提供了有力支持。

传统区块链共识机制存在资源消耗大、效率低的问题，针对面向工业物联网的分布式网络结构提出一种基于信誉的轻量级共识机制(lightweight reputation-based consensus mechanism, LRBCM)。LRBCM算法的共识流程包括预共识和共识两个阶段：在预共识阶段，每个验证者对接收到的事务进行签名与信息合并，并使用Gossip协议传播，直至大多数验证者就事务的数量和顺序达成共识；在共识阶段，进行节点的局部信誉和全局信誉计算，选取全局信誉值最高的共识节点创建和发布当前区块链的区块，选取结果具有随机性，为认证过程中的数据安全提供了保障。仿真实验结果表明，LRBCM的计算时间复杂度较低，与ReCon机制相比，其吞吐量综合提升约11.79%,平均时延降低约12.87%,能够有效应用于面向工业物联网的分布式网络结构。

基于磁控形状记忆合金(magnetically controlled shape memory alloy, MSMA)可逆特性研制的自感知执行器可用于振动的主动控制。然而，自感知执行器的传感线圈中混合有执行信号，需要对混合信号进行解耦才能提取出传感信号，从而实现振动的有效控制。为此，设计一种新的MSMA自感知执行器解耦方法，其采用变步长最小均方算法设计自适应噪声抵消器，该抵消器可实现步长因子的动态调整，从而提高算法收敛速度。搭建实验平台进行仿真测试，实验结果表明：自适应噪声抵消算法可有效实现混合信号的解耦，配合前馈-PID控制算法可在MSMA自感知执行器主动振动控制中获得较好的消振效果。

针对现有交流电磁场检测(ACFM)技术对10 mm以上涂层的金属工件裂纹缺陷检测灵敏度低的问题，提出一种优化磁路的ACFM方法。通过有限元仿真软件建立厚涂层下ACFM仿真模型，分析不同检测频率和磁轭跨度在10 mm提离高度下缺陷信号的变化规律，选取最优探头参数组合以改变磁路。搭建检测系统进行实验验证，结果表明：采用仿真得到的探头参数组合，检测系统可实现对10 mm厚涂层下工件表面缺陷的有效检出；当涂层厚度大于4 mm时，选用30 mm跨度磁轭比选用10 mm跨度磁轭显示出更高的检测灵敏度，表明研究结果对10 mm以上厚涂层ACFM检测的开展具有参考价值。

智能交通系统(intelligent transportation systems, ITS)中城市交通控制由交通信号灯系统和车辆诱导系统各自独立并相互配合实现，交通信号灯系统在时间上完成交通灯的动态配时，车辆诱导系统在空间上完成交通车辆分流。为更好解决城市道路交通拥堵问题，提高车辆行驶效率，提出一种基于深度强化学习的交通灯配时与车辆诱导协同控制算法。通过交通灯配时系统和车辆诱导系统在信息生成、数据处理和策略执行等多个方面的数据互通，实现对交通灯智能体和车辆智能体的协同控制，从而提升整个路网的综合性能。在SUMO仿真器上的实验结果表明，该算法有效地提高了路网通行效率，且具有显著的稳定性。

随着互联网技术的发展，对加密流量进行高效分类成为网络管理的重要手段，但现有的分类技术对加密流量的特征提取不充分，且仅关注单一的局部特征或全局特征而忽略了两者之间的有效融合，导致分类准确率较低。针对上述问题，提出了一种融合局部-全局特征的加密流量分类模型(local-global fusion model for encrypted traffic classification, LGF-ETC)。为解决特征提取不充分的问题，设计了特征增强模块(feature enhancement module, FEM),用于增强加密流量特征，以便在后续模型中对特征进行充分捕获；针对局部与全局特征的融合问题，从Swin Transformer网络中提取核心模块用于捕获全局特征，并设计了多尺度局部感知模块(multi-scale local perception module, MSLPM),将其嵌入Swin Transformer核心模块中，以捕获多尺度局部特征，进一步将两特征进行充分融合。实验结果表明，本文LGF-ETC模型的分类准确率达到98.87%,显著改善了现有模型在特征提取和特征融合方面的不足。

采用传统在线优化方法进行长串联多体自主式水下航行器(AUVs)动力分配时存在计算周期长、效果不佳等问题，为此提出一种离线模型训练与在线动力优化相结合的新方法。首先采用哈里斯鹰优化算法生成动力分配数据集，以其训练神经网络模型，减少在线处理时间；然后基于当前直航状态调用离线模型和粒子群优化算法，进行在线动力分配。为验证本文方法的有效性，在Matlab环境中对30个单元组成的长串联多体AUVs进行动力分配仿真，结果表明：长串联多体AUVs的单元间距和整体直航速度均快速收敛到目标值；与直接使用遗传算法相比，采用本文方法进行动力分配得到的最大单元间距与理想间距相对偏差降低了37.67%、最小单元间距与理想间距相对偏差降低了6.50%、整体直航速度与目标直航速度相对偏差降低了56.00%。离线训练与在线优化相结合的动力分配方法有效提升了长串联多体AUVs的航行稳定性，可为其在复杂水下环境中的应用提供理论基础和实践指导。

为解决当前结肠镜检查在分割复杂生长环境中的息肉时面临的精度差、效率低的难题，提出一种基于改进DeepLabV3+的息肉分割方法。首先通过将DeepLabV3+的主干网络Xception替换为参数量更小的MobileNetV2以降低模型的复杂度，并引入注意力机制(CA),以提高模型对息肉的定位精度；其次从MobileNetV2引出一条中级特征，并与经过CA处理后带有位置信息的高级特征共同构建特征金字塔(FPN)进行多尺度融合，并作为解码器特征融合的分支，将融合时的4倍上采样分解为逐层上采样以增加图像细节信息；最后引入多尺度卷积注意力模块(MSCA)聚合上下文信息并输出分割结果。实验结果表明，改进后的网络有效提高了结肠息肉分割的准确率和效率。

采用电化学噪声对CuAl-NiC涂层在质量分数为5%NaCl溶液中的腐蚀行为进行分析。通过电流功率谱密度(power spectral density, PSD)图和小波分解，分析涂层表面的腐蚀类型和电化学活性。结果表明：CuAl-NiC涂层表面主要发生了一般腐蚀；随着时间的增长，氧化铝等腐蚀产物堆积形成保护层，降低了涂层的电化学活性；电化学噪声作为一种综合电化学测试方法，可以有效地分析CuAl-NiC涂层的腐蚀行为。

为解决涂层在外部环境下会产生微裂纹等破坏问题，选用脲醛树脂为壁材、月桂酸为囊芯，采用原位聚合法制备三聚氰胺改性脲醛树脂对月桂酸进行包覆，制备脲醛树脂–月桂酸微胶囊。探究不同反应温度、pH、芯材、壁材质量比等工艺参数对脲醛树脂–月桂酸微胶囊合成及其性能的影响。同时，制备含微胶囊自修复环氧树脂涂层，并对自修复涂层进行基础力学性能测定及电化学测试，研究微胶囊在环氧树脂涂层中的自修复性及耐蚀性。实验结果表明：温度为60℃、pH为3、搅拌速度为300 r/min、芯壁质量比为0.6∶1的条件下，制备的脲醛树脂–月桂酸微胶囊表面结构紧密、粒径分布均匀，微胶囊包覆率达79.3%;含2%微胶囊的自修复环氧涂层硬度达2H,柔韧性1级，耐冲击性70 kg·cm, 24 h腐蚀电流密度最小，12 h阻抗值最大；环氧涂层加入微胶囊后涂层的防护性能得到提高，涂层具有一定的自修复性和耐腐蚀性。

当应力波在含结构面岩质边坡中传播时，会在坡面和结构面之间产生多重反射波，使坡面振动响应变得十分复杂。本文基于UDEC离散元数值方法对P波入射含顺层结构面岩质边坡引起的振动展开研究，通过对不同工况下坡面处质点振动放大系数的变化分析顺层结构面刚度、结构面分布角及结构面间距等对边坡动力响应的影响。结果表明：坡面振动速度放大系数随结构面刚度的增大逐渐增大，随入射波频率增大逐渐减小；坡面振动放大系数随结构面分布角变化呈V形变化；当结构面成组出现时，结构面的个数与间距共同影响坡面振动效应。此外，结合结构面附近塑性应力分布区的特征，分析应力波引起含结构面顺层岩质边坡滑动的发生机理。

随着社会的发展，人们对医疗健康越来越重视，通过日常的健康跟踪可以更好地了解自己的身体状况。心跳、呼吸、体温、血压、血氧等是人体的重要健康指标，其中心跳和呼吸尤为重要，其与多种常见疾病密切相关。为了同时监测人体呼吸和心率，提出了一种基于多模光纤的呼吸和心率同时监测的光纤传感器。该传感器由一段多模光纤弯曲成水滴形，并用聚二甲基硅氧烷封装制成，其对微小震动信号敏感，能同时监测人体的呼吸和心率信号。该传感器与传统电子传感器相比结构简单、制作方便、抗电磁干扰，在诊断心脏疾病和心血管异常方面具有潜在的应用价值。