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首先分析了目前先進控制技術工程實施過程中的技術瓶頸，在此基礎上提出了新的先進控制技術建模方法。本文基于工業自動化通用技術平臺（IAP），采用圖形化控制策略組態技術開發了一套神經網絡智能控制系統，該系統具有基于參考模型跟蹤的控制結構，可快速自適應地調整控制器參數。仿真實驗結果表明，神經網絡智能控制系統的精度高，穩定性好，可成為處理復雜工業過程，尤其是解決不確定和非線性領域問題的有效工具。

隨著射頻識別（RFID）技術越來越廣泛的應用，其安全與隱私問題成為制約RFID技術的主要原因之一。為了降低標簽的成本，有一些基于位操作的超輕量級安全認證協議被提出，但僅僅利用位操作的超輕量級安全認證協議安全性不能很好保證。本文針對改進的LMAP+安全認證協議不能夠抵抗跟蹤攻擊和完全泄露攻擊的問題，融合物理不可克隆函數（PUF）提出新的輕量級算法，新算法能夠抵抗追蹤攻擊、完全泄露攻擊和標簽克隆攻擊等攻擊方法。

主要研究使用MATLAB編譯器實現MATLAB和VC++混合編程的方法。通過VC++直接運行Mideva編譯好的MATLAB可執行文件，或者調用Mideva編譯好的M文件動態鏈接庫，或者直接使用將M文件由Mideva轉換的C++代碼等三種方式之一，均可實現混合編程。將以上三種方法，通過一個基于MFC的對話框程序實例，較直觀地演示混合編程的實現過程。

路網數據融合是路網數據更新以及提升數據質量的重要方法之一。而路網數據融合的關鍵技術在于路網匹配。結合路網數據源的特點，提出了一種顧及路段和結點拓撲關系，基于語義、幾何和拓撲多種相似度量指標的路網匹配算法。通過實驗表明，該算法能在不同尺度的路網數據中準確識別出互相匹配的路段,具備可操作性和實用性。

面向服務架構（SOA）是一種面向企業級服務的系統框架，它具有其他企業級架構所不具有的業務靈活性，把SOA松耦合、關注點分離、功能抽象的優點結合到企業組件業務架構方法中，從概念模型、層次結構、實現方式等方面對基于SOA的組件化平臺框架進行設計，構建企業服務總線，并將此框架應用于云龍社區云田鎮兩型農村社區信息化平臺建設中，驗證了該框架在構建兩型農村信息化平臺框架時的有效性以及可行性。

介紹了Web服務器集群技術和負載均衡，針對靜態的加權輪詢算法和動態加權最小連接數算法的不足，提出一種基于動態反饋的加權最小連接數算法，該算法根據服務器的實時負載動態地改變權值的大小，再根據最小連接數算法來分配新的連接請求。通過網絡仿真軟件OPNET對這3種算法進行仿真、對比得出，新的算法能降低HTTP響應時間、提高負載均衡效率。

在當前軟件需求越來越復雜的時代，策略模式作為23種經典的設計模式之一，它有著其重要的發揮舞臺。本文首先將傳統基于OOP策略模式的局限性進行分析說明，提出基本的策略模式以及“鏈式”策略模式基于AOP的具體實現，解決傳統策略模式可能出現的代碼分散、代碼混亂問題；接著進行復雜度方面的實驗對比分析；最后分析基于AOP的策略模式可能的應用場景。

介紹了一種高壓共軌電磁閥電感測量模塊的設計。設計了利用定時器進行多周期采樣高頻正弦波的采樣方法，可準確采集到正弦波的幅值及周期；再通過電壓比例法計算出電磁閥的粗略電感值；最后通過直方圖過濾的統計方法，得出電磁閥的測量電感值。實驗結果表明，本設計性能穩定，測量精度高，滿足應用要求。

PCIe總線是第三代I/O總線的代表，提供高性能、高速、點到點的串行連接，支持單雙工傳輸，通過差分鏈路來互連設備。該設計由Xilinx公司的Virtex6 FPGA平臺和PC機組成，為了實現PFGA與CPU之間的高速通信，開發了基于FPGA IPcore 的PCIe總線 DMA數據傳輸平臺。通過硬件測試表明，該接口設計方案成本低，傳輸速率可以達到 15 Gb/s。

現有前置放大器的帶寬為100～300 kHz，在測量過程中將一些有用的低頻信號濾除了。為此本文設計了一套低頻聲發射前置放大器，給出電路原理圖，并對電路進行了分析與驗證。結果表明設計的前置放大器低頻截止頻率可達到30 kHz，改善了聲發射檢測儀的探測性能，滿足設計要求。

針對現有特征唇印提取中信息處理量較大、識別率不高等問題,本文提出了基于內唇輪廓的特征唇印提取算法。算法首先在基元圖像上對內唇輪廓特征點進行標定，建立基元唇印模型,然后通過均值計算構造普通模型,并利用Gabor變換對基元唇印和普通模型進行聯合特征信息提取，最后通過相似度對比選擇出特征唇印,以實現身份識別。仿真實驗驗證，本文的特征唇印提取算法在較低時空消耗下,具有較高的識別率，具有有效性和可用性。

針對復雜背景下的目標識別問題，提出一種新的基于增量記憶的視覺注意模型。首先根據目標的顏色形狀，以及自底向上的原始視覺特征顏色、強度、方向、對稱性對目標進行粗定位。在此基礎上，利用粗選目標的顏色、形狀生成一組自頂向下的偏差信號，對初選目標進行及時指導修正。為了提高識別的準確率，算法設計了一種增量學習記憶的機制來指導偏差信號，所提出的增量注意機制不僅可以不斷學習和記憶各類目標的顏色和形狀特征，而且利用這種機制可生成一個自頂向下的偏差信號，對關注的候選區域的目標進行精確定位。此外，訓練后的增量記憶的顏色、形狀特征有助于推斷新的未知目標。最后的仿真實驗中，與五種典型算法對比，無論是主觀還是客觀實驗，都獲得了較優結果。因此，所提算法是一種高效的、切實可行的算法。

針對圖像中相似冗余背景造成的顯著目標識別的干擾問題，提出了一種基于超像素的冗余信息抑制的顯著目標檢測方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素優化的空間特征分割圖像，獲取圖像的相似區域；其次,為消除像素間的相關性，計算超像素的香農熵來表示圖像的像素信息，并據此建立圖像的信息圖，最后,為了更有效地去除圖像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的圖像顯著圖。最后的仿真結果表明, 所提算法與傳統方法相比，不僅可以準確識別顯著目標，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

基于特征碼本的圖像分類方法依賴于需要特征向量與聚類中心之間的映射，然而硬加權映射方法導致了相似的特征向量被映射為不同的聚類中心，從而降低了分類的查全率。為此提出一種基于軟加權映射的局部聚類向量表示方法。該方法首先用k均值算法將特征向量聚類為k個聚類中心，采用最近鄰算法尋找最接近的s個聚類中心，通過特征向量與聚類中心之間的相似度和鄰近程度構建軟加權映射的局部聚類向量，然后統計特征直方圖，最后用主成分分析減少特征直方圖維度。實驗結果分析表明，相比較硬加權映射方法，文中方法提高了約5%的分類準確率。

利用纓帽變換提取土壤亮度指數、綠度植被指數、濕度指數等地表參數，利用模型提取歸一化植被指數NDVI、比值植被指數RVI、修改型土壤調整指數MSAVI等植被指數和水體指數MNDWI，利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度，將地表溫度的影響因素作為BP神經網絡輸入估算30 m空間分辨率的亞像元地表溫度，分析1989～2006年桂林城區土地利用變化、纓帽變換特征分量變化、植被參數變化、水體指數變化對地表溫度的影響機理。

針對在背景與目標顏色相近以及復雜場景中跟蹤不準確的問題，提出一種改進的背景加權Mean Shift (均值漂移) 跟蹤算法，在目標顏色直方圖中加入紋理特征，并將局部背景信息引入目標特征直方圖中，以排除復雜背景的影響。實驗證明，本文提出的算法在應對復雜背景及遮擋時比經典的Mean Shift算法以及背景加權Mean Shift算法更有效，且擁有不錯的運行效率。

屬性詞的聚類是領域實體屬性抽取中的一個重要步驟。在未知領域和大量文本中，人工標注尋找十分困難。本文將一種基于深度學習框架的詞語嵌入表示方法（Word Embedding）引入到領域實體屬性詞聚類研究中，在無監督條件下解決大規模語料、領域實體屬性詞表人工參與構建代價較高的問題，并進行了適當的擴展，取得了較好的效果，可以為信息抽取等后續高級任務提供較好服務。

提高移動通信話務量的預測精度對提高網絡性能、增進用戶體驗具有重要意義。由于多種因素會影響到移動通信話務量的準確預測，故選擇多因素灰色話務量預測模型來預測話務量。先對數據進行預處理，用關聯分析法找到影響話務量預測的主要因素。但此模型對波動較大的數據預測精度較低，用支持向量機的模型來改善預測結果，選取擁有較強的斂散性和全局尋優能力的復高斯小波核函數優化向量機。從仿真結果可以看出該模型有更好的收斂作用和較為理想的預測效果。

XMPP協議作為基于XML數據流的即時通信協議，可用于構建統一、高效的智能家居監控消息推送方案。針對XMPP協議存在的流量冗余較大的不足，提出了一種基于容器模型和BWT變換思想的XMPP數據流壓縮模型。該模型通過對XML數據流的容器劃分、前綴編碼和預處理，在單次掃描數據流的基礎上達到壓縮率的最大化。實驗證明，該模型方案能有效節約XMPP協議通信過程產生的網絡流量，并具有可行性。

通過對北斗導航電文BCH糾錯編譯碼方式的深入理解和研究，提出了一種基于并行數據處理的BCH譯碼器的設計方案。該方案利用FPGA對BCH電文進行并行處理，在一個時鐘周期內實現電文譯碼，提高了BCH解碼模塊的譯碼效率；同時給出了系統各個模塊的Modelsim仿真結果與分析，驗證了設計的可行性。本設計對提高接收機的基帶數據處理性能有一定的參考和指導意義。

針對現有低頻通信系統功耗過高、天線尺寸太大、調整不靈活等問題，設計了一種基于FPGA的低頻通信系統。研究了基于軟件無線電的微弱信號處理方案，設計出高效的低頻天線，實現了遠距離、大穿透深度的可移動通信。在較強的電磁干擾情況下進行了透地和透水模擬實驗，結果表明該系統可以在地面和地下以及地面和水下建立起有效的無線電通信，證明了低頻無線通信的發展潛力，可以為實際應用提供參考。

導航是機器人技術中的核心問題。針對單一導航系統的不足，設計了一種基于里程計/地磁/GPS的移動機器人的組合導航系統。通過建立各導航系統的誤差模型，并對誤差進行分析，利用卡爾曼濾波器對導航系統的誤差進行估計，得到系統誤差的最優估計。最后利用間接法濾波輸出對導航系統進行校正。通過MATLAB進行仿真實驗，證明該導航系統能夠有效地降低導航誤差，提高了移動機器人的導航定位精度，而且當某一導航系統接收不到信號或者壞掉時，系統仍然可以保持高精度的導航。

針對已有的基于DSP的實時去霧算法出現的問題進行優化和改進。在降采樣倍數過大時，去霧效果會出現一些副作用，包括紋理細節丟失、塊效應和亮度偏暗。針對這三個問題，本文采用均值降采樣、雙線性插值升采樣、透射率補償等方式進行優化。最終針對實際YUV圖像進行了優化方法的實驗，表明可以達到較好的去霧效果。

提出了一種基于時空密度聚類的隱馬爾科夫模型對時空序列進行預測的方法。時空序列與一般的時間序列相比，最主要的特征是其時空依賴性以及時空非平穩性。針對如何有效地預測不同尺度分布的時空序列的問題，本文采用基于時空密度聚類的隱馬爾科夫模型，該模型不僅能分析時空序列在時間和空間上的相關性，而且可以通過時空序列的分段有效地去除噪聲，提高模型預測的精度。本文采用該模型對藥品冷藏庫中的時空序列溫度數據進行分析預測，并與其他預測模型比較，結果顯示本文提出的方法更準確有效。

研制了一款基于PID控制輸出電壓的高頻軟開關電源。主電路采用了倍壓整流輸出LLC諧振變換器，利用PID控制閉環電壓反饋，并通過對諧振變換器的特性分析繪制了直流增益曲線。根據理論分析與計算并結合實際調試情況，對LLC微波電源的主要參數進行設計，得到的仿真實驗結果驗證了分析計算的正確性。

主成分分析法（PCA）在圖像識別中有廣泛應用，有著較好的特征提取性能。熒光磁粉檢測是一種無損檢測技術。目前在裂紋缺陷的識別上依然使用的是人眼觀察，而其他步驟都已經實現了自動化。本文使用基于加權平均的中值濾波算法對圖像去噪，使用大津法對圖像進行了閾值分割，再利用PCA算法對熒光磁粉檢測中的圖像進行識別，建立了一個自動識別系統。實驗結果證明，該系統可以準確識別裂紋有無，還可以對簡單的缺陷種類（直線裂紋，氣泡）進行分類。

車輛檢測已成為交通運輸工程（ACC）和先進輔助駕駛系統（ADAS）中的核心技術之一。該算法利用車輛的邊緣特征與BagofFeatures（BoF）模型的融合對前方運動車輛進行實時檢測，主要包含車輛假設存在區域生成和假設區域驗證兩部分。首先，對圖像進行預處理后利用Sobel邊緣檢測處理得到車輛假設存在的區域；然后，利用BagofFeatures的K最近鄰域算法對假設存在區域進行驗證。該算法與其他算法最大的區別在于將邊緣和BagofFeatures相結合來提高檢測率。通過對實際道路視頻進行測試，結果表明，該方法能夠實時準確地檢測出道路上前方運動車輛。

為實現靜脈輸液的智能化與網絡化，研制了一套以STM32為核心的輸液監控系統。該系統具有液滴檢測、液滴速度顯示與控制、余液顯示、無線通信和聲光報警等功能。系統采用紅外對管檢測莫菲氏滴管內的液滴滴落情況，用步進電機及配套傳動裝置控制液滴流速，用OLED顯示屏顯示液滴速度及剩余液量，用WIFI232模塊實現無線通信。若發生異常情況，利用蜂鳴器和LED燈進行聲光報警，相關人員可根據提醒及時處理。該系統具有很好的應用前景。