首先分析了目前先进控制技术工程实施过程中的技术瓶颈，在此基础上提出了新的先进控制技术建模方法。本文基于工业自动化通用技术平台（IAP），采用图形化控制策略组态技术开发了一套神经网络智能控制系统，该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构，可快速自适应地调整控制器参数。仿真实验结果表明，神经网络智能控制系统的精度高，稳定性好，可成为处理复杂工业过程，尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具。

随着射频识别（RFID）技术越来越广泛的应用，其安全与隐私问题成为制约RFID技术的主要原因之一。为了降低标签的成本，有一些基于位操作的超轻量级安全认证协议被提出，但仅仅利用位操作的超轻量级安全认证协议安全性不能很好保证。本文针对改进的LMAP+安全认证协议不能够抵抗跟踪攻击和完全泄露攻击的问题，融合物理不可克隆函数（PUF）提出新的轻量级算法，新算法能够抵抗追踪攻击、完全泄露攻击和标签克隆攻击等攻击方法。

主要研究使用MATLAB编译器实现MATLAB和VC++混合编程的方法。通过VC++直接运行Mideva编译好的MATLAB可执行文件，或者调用Mideva编译好的M文件动态链接库，或者直接使用将M文件由Mideva转换的C++代码等三种方式之一，均可实现混合编程。将以上三种方法，通过一个基于MFC的对话框程序实例，较直观地演示混合编程的实现过程。

路网数据融合是路网数据更新以及提升数据质量的重要方法之一。而路网数据融合的关键技术在于路网匹配。结合路网数据源的特点，提出了一种顾及路段和结点拓扑关系，基于语义、几何和拓扑多种相似度量指标的路网匹配算法。通过实验表明，该算法能在不同尺度的路网数据中准确识别出互相匹配的路段,具备可操作性和实用性。

面向服务架构（SOA）是一种面向企业级服务的系统框架，它具有其他企业级架构所不具有的业务灵活性，把SOA松耦合、关注点分离、功能抽象的优点结合到企业组件业务架构方法中，从概念模型、层次结构、实现方式等方面对基于SOA的组件化平台框架进行设计，构建企业服务总线，并将此框架应用于云龙社区云田镇两型农村社区信息化平台建设中，验证了该框架在构建两型农村信息化平台框架时的有效性以及可行性。

介绍了Web服务器集群技术和负载均衡，针对静态的加权轮询算法和动态加权最小连接数算法的不足，提出一种基于动态反馈的加权最小连接数算法，该算法根据服务器的实时负载动态地改变权值的大小，再根据最小连接数算法来分配新的连接请求。通过网络仿真软件OPNET对这3种算法进行仿真、对比得出，新的算法能降低HTTP响应时间、提高负载均衡效率。

在当前软件需求越来越复杂的时代，策略模式作为23种经典的设计模式之一，它有着其重要的发挥舞台。本文首先将传统基于OOP策略模式的局限性进行分析说明，提出基本的策略模式以及“链式”策略模式基于AOP的具体实现，解决传统策略模式可能出现的代码分散、代码混乱问题；接着进行复杂度方面的实验对比分析；最后分析基于AOP的策略模式可能的应用场景。

介绍了一种高压共轨电磁阀电感测量模块的设计。设计了利用定时器进行多周期采样高频正弦波的采样方法，可准确采集到正弦波的幅值及周期；再通过电压比例法计算出电磁阀的粗略电感值；最后通过直方图过滤的统计方法，得出电磁阀的测量电感值。实验结果表明，本设计性能稳定，测量精度高，满足应用要求。

PCIe总线是第三代I/O总线的代表，提供高性能、高速、点到点的串行连接，支持单双工传输，通过差分链路来互连设备。该设计由Xilinx公司的Virtex6 FPGA平台和PC机组成，为了实现PFGA与CPU之间的高速通信，开发了基于FPGA IPcore 的PCIe总线 DMA数据传输平台。通过硬件测试表明，该接口设计方案成本低，传输速率可以达到 15 Gb/s。

现有前置放大器的带宽为100～300 kHz，在测量过程中将一些有用的低频信号滤除了。为此本文设计了一套低频声发射前置放大器，给出电路原理图，并对电路进行了分析与验证。结果表明设计的前置放大器低频截止频率可达到30 kHz，改善了声发射检测仪的探测性能，满足设计要求。

针对现有特征唇印提取中信息处理量较大、识别率不高等问题,本文提出了基于内唇轮廓的特征唇印提取算法。算法首先在基元图像上对内唇轮廓特征点进行标定，建立基元唇印模型,然后通过均值计算构造普通模型,并利用Gabor变换对基元唇印和普通模型进行联合特征信息提取，最后通过相似度对比选择出特征唇印,以实现身份识别。仿真实验验证，本文的特征唇印提取算法在较低时空消耗下,具有较高的识别率，具有有效性和可用性。

针对复杂背景下的目标识别问题，提出一种新的基于增量记忆的视觉注意模型。首先根据目标的颜色形状，以及自底向上的原始视觉特征颜色、强度、方向、对称性对目标进行粗定位。在此基础上，利用粗选目标的颜色、形状生成一组自顶向下的偏差信号，对初选目标进行及时指导修正。为了提高识别的准确率，算法设计了一种增量学习记忆的机制来指导偏差信号，所提出的增量注意机制不仅可以不断学习和记忆各类目标的颜色和形状特征，而且利用这种机制可生成一个自顶向下的偏差信号，对关注的候选区域的目标进行精确定位。此外，训练后的增量记忆的颜色、形状特征有助于推断新的未知目标。最后的仿真实验中，与五种典型算法对比，无论是主观还是客观实验，都获得了较优结果。因此，所提算法是一种高效的、切实可行的算法。

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

基于特征码本的图像分类方法依赖于需要特征向量与聚类中心之间的映射，然而硬加权映射方法导致了相似的特征向量被映射为不同的聚类中心，从而降低了分类的查全率。为此提出一种基于软加权映射的局部聚类向量表示方法。该方法首先用k均值算法将特征向量聚类为k个聚类中心，采用最近邻算法寻找最接近的s个聚类中心，通过特征向量与聚类中心之间的相似度和邻近程度构建软加权映射的局部聚类向量，然后统计特征直方图，最后用主成分分析减少特征直方图维度。实验结果分析表明，相比较硬加权映射方法，文中方法提高了约5%的分类准确率。

利用缨帽变换提取土壤亮度指数、绿度植被指数、湿度指数等地表参数，利用模型提取归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、修改型土壤调整指数MSAVI等植被指数和水体指数MNDWI，利用Artis单窗算法估算热红外波段像元尺度地表温度，将地表温度的影响因素作为BP神经网络输入估算30 m空间分辨率的亚像元地表温度，分析1989～2006年桂林城区土地利用变化、缨帽变换特征分量变化、植被参数变化、水体指数变化对地表温度的影响机理。

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题，提出一种改进的背景加权Mean Shift (均值漂移) 跟踪算法，在目标颜色直方图中加入纹理特征，并将局部背景信息引入目标特征直方图中，以排除复杂背景的影响。实验证明，本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效，且拥有不错的运行效率。

属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中，人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法（Word Embedding）引入到领域实体属性词聚类研究中，在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题，并进行了适当的扩展，取得了较好的效果，可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。

提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测，故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理，用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低，用支持向量机的模型来改善预测结果，选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。

XMPP协议作为基于XML数据流的即时通信协议，可用于构建统一、高效的智能家居监控消息推送方案。针对XMPP协议存在的流量冗余较大的不足，提出了一种基于容器模型和BWT变换思想的XMPP数据流压缩模型。该模型通过对XML数据流的容器划分、前缀编码和预处理，在单次扫描数据流的基础上达到压缩率的最大化。实验证明，该模型方案能有效节约XMPP协议通信过程产生的网络流量，并具有可行性。

通过对北斗导航电文BCH纠错编译码方式的深入理解和研究，提出了一种基于并行数据处理的BCH译码器的设计方案。该方案利用FPGA对BCH电文进行并行处理，在一个时钟周期内实现电文译码，提高了BCH解码模块的译码效率；同时给出了系统各个模块的Modelsim仿真结果与分析，验证了设计的可行性。本设计对提高接收机的基带数据处理性能有一定的参考和指导意义。

针对现有低频通信系统功耗过高、天线尺寸太大、调整不灵活等问题，设计了一种基于FPGA的低频通信系统。研究了基于软件无线电的微弱信号处理方案，设计出高效的低频天线，实现了远距离、大穿透深度的可移动通信。在较强的电磁干扰情况下进行了透地和透水模拟实验，结果表明该系统可以在地面和地下以及地面和水下建立起有效的无线电通信，证明了低频无线通信的发展潜力，可以为实际应用提供参考。

导航是机器人技术中的核心问题。针对单一导航系统的不足，设计了一种基于里程计/地磁/GPS的移动机器人的组合导航系统。通过建立各导航系统的误差模型，并对误差进行分析，利用卡尔曼滤波器对导航系统的误差进行估计，得到系统误差的最优估计。最后利用间接法滤波输出对导航系统进行校正。通过MATLAB进行仿真实验，证明该导航系统能够有效地降低导航误差，提高了移动机器人的导航定位精度，而且当某一导航系统接收不到信号或者坏掉时，系统仍然可以保持高精度的导航。

针对已有的基于DSP的实时去雾算法出现的问题进行优化和改进。在降采样倍数过大时，去雾效果会出现一些副作用，包括纹理细节丢失、块效应和亮度偏暗。针对这三个问题，本文采用均值降采样、双线性插值升采样、透射率补偿等方式进行优化。最终针对实际YUV图像进行了优化方法的实验，表明可以达到较好的去雾效果。

提出了一种基于时空密度聚类的隐马尔科夫模型对时空序列进行预测的方法。时空序列与一般的时间序列相比，最主要的特征是其时空依赖性以及时空非平稳性。针对如何有效地预测不同尺度分布的时空序列的问题，本文采用基于时空密度聚类的隐马尔科夫模型，该模型不仅能分析时空序列在时间和空间上的相关性，而且可以通过时空序列的分段有效地去除噪声，提高模型预测的精度。本文采用该模型对药品冷藏库中的时空序列温度数据进行分析预测，并与其他预测模型比较，结果显示本文提出的方法更准确有效。

研制了一款基于PID控制输出电压的高频软开关电源。主电路采用了倍压整流输出LLC谐振变换器，利用PID控制闭环电压反馈，并通过对谐振变换器的特性分析绘制了直流增益曲线。根据理论分析与计算并结合实际调试情况，对LLC微波电源的主要参数进行设计，得到的仿真实验结果验证了分析计算的正确性。

主成分分析法（PCA）在图像识别中有广泛应用，有着较好的特征提取性能。荧光磁粉检测是一种无损检测技术。目前在裂纹缺陷的识别上依然使用的是人眼观察，而其他步骤都已经实现了自动化。本文使用基于加权平均的中值滤波算法对图像去噪，使用大津法对图像进行了阈值分割，再利用PCA算法对荧光磁粉检测中的图像进行识别，建立了一个自动识别系统。实验结果证明，该系统可以准确识别裂纹有无，还可以对简单的缺陷种类（直线裂纹，气泡）进行分类。

车辆检测已成为交通运输工程（ACC）和先进辅助驾驶系统（ADAS）中的核心技术之一。该算法利用车辆的边缘特征与BagofFeatures（BoF）模型的融合对前方运动车辆进行实时检测，主要包含车辆假设存在区域生成和假设区域验证两部分。首先，对图像进行预处理后利用Sobel边缘检测处理得到车辆假设存在的区域；然后，利用BagofFeatures的K最近邻域算法对假设存在区域进行验证。该算法与其他算法最大的区别在于将边缘和BagofFeatures相结合来提高检测率。通过对实际道路视频进行测试，结果表明，该方法能够实时准确地检测出道路上前方运动车辆。

为实现静脉输液的智能化与网络化，研制了一套以STM32为核心的输液监控系统。该系统具有液滴检测、液滴速度显示与控制、余液显示、无线通信和声光报警等功能。系统采用红外对管检测莫菲氏滴管内的液滴滴落情况，用步进电机及配套传动装置控制液滴流速，用OLED显示屏显示液滴速度及剩余液量，用WIFI232模块实现无线通信。若发生异常情况，利用蜂鸣器和LED灯进行声光报警，相关人员可根据提醒及时处理。该系统具有很好的应用前景。