为实现城市道路环境中车辆的高精度位姿估计，提出了一种基于非线性因子恢复的位姿图优化算法，在因子图框架下实现对全球导航卫星系统(GNSS)、视觉和惯性信息的有效融合。针对以往位姿图优化算法中各因子协方差估计不明的问题，采取非线性因子恢复算法从边缘化产生的稠密先验因子中提取所需信息，将先验因子替换成相对位姿因子，并对各因子的协方差矩阵做最优估计；设计一种利用视觉惯性里程计对GNSS信号异常情况做主动检测的方法，该方法能自适应地调整GNSS信号的协方差矩阵。上述机制保证了位姿图优化过程中各因子的信息一致性。在数据集和真实道路环境下开展相关测试，实验结果表明：所提方案有效提高了多源异步信号的融合效率，并能够提供稳健且全局一致的高精度位姿估计结果。

故障检测技术是保障电液伺服机构(EHSA)安全稳定运行的重要技术。由于电液伺服机构存在检测次数有限、检测时间间隔不相等的问题，直接运用这类检测数据结合现有算法对其进行故障检测可能导致模型性能下降、检测准确率降低。为解决该问题，提出一种基于非等间隔数据的电液伺服机构故障检测方法。运用M-H算法结合同批次不同设备的电液伺服机构历史检测数据，将设备的历史检测数据等间隔化；运用核主成分分析(KPCA)方法分析主成分之间的差异，构建统计量，进行故障检测，利用贡献图法分析故障相关指标。所提方法在数据不等间隔且数量有限的情况下，具有较高的故障检测率。通过某型电液伺服机构的历史检测数据，验证了所提方法的有效性。

针对Wilson-θ方法高频耗散不能由频率无穷大时的谱半径ρ_∞精确控制问题，建立了ρ_∞和θ之间的关系，形成了Wilson-ρ_∞方法，并将其数值性能与广义-α方法进行比较。在Wilson-ρ_∞方法中，给定一个ρ_∞，存在2个θ。对应不同θ的Jacobi矩阵具有不同的本征根, Wilson-ρ_∞方法也因此具有不同的数值性能，根据谱半径特性给出推荐使用的θ。同时，基于Wilson-ρ_∞方法的阻尼比和频率，构造单自由度受迫振动系统的模拟系统，初始条件与作用在其上的外力和原系统相同。可以看出，Wilson-ρ_∞方法结果与模拟系统解析解吻合，且稳态响应不存在累计幅值误差和相位误差。数值比较结果验证了所得结论。

修理级别分析是民机运行支持分析中的一项重要内容，而民机部件的多层次性和实际维修场所的多个维修级别是民机维修保障分析的关键因素。现有的经济性修理级别分析模型在对分析项进行报废或转移决策时，存在上层父部件与其所属子部件成本重复累加的问题。基于此，通过研究父子部件之间的约束关系，引入总成本数据预处理矩阵，解决父子部件成本重复累加问题。在此基础上，对约束条件进行简化改进，并采用LINGO18.0软件的精确算法进行建模求解。结果表明：无论是两层两级模型还是三层三级模型，均能在较短时间内获得全局最优解，相对于启发式等近似算法，维修决策总成本可分别降低37.9%和27.8%。所提模型及其求解算法可为民机维修设计及保障工作的开展提供决策支持。

针对表情符号与文本数据结合时可能改变原语义，且其与文本数据相互作用机制尚未被充分探讨的问题，提出融合双重表情符号注意力机制的文本情感分类。使用BERT预训练模型获得文本的动态词向量表示；构建CNN-BiGRU双通道模型分别进行局部特征和全局特征提取；使用Emoji2vec模型获取表情符号向量表示，并构建双重表情符号注意力机制，分别从局部级和全局级表情符号注意力机制层面加强表情符号与文本数据结合后的关键信息；将输出的特征向量融合，进行情感分类。为验证所提模型的有效性，设置对比实验及消融实验，分别在Emoji-phone数据集和EmojifyData数据集上进行情感分类训练，结果表明：所提模型在准确率上相比于RoBERTa-3xBiGRU模型分别提升了0.0176和0.0166。

针对结直肠息肉图像病变区域形状不规则、边缘轮廓模糊及与正常区域相似性高，导致细节信息丢失和病变区域误分割等问题，提出一种跨层高效相位感知Transformer的结直肠息肉图像分割算法。利用金字塔视觉Transformer分段编码器逐层提取输入特征图的全局语义信息和空间细节，多尺度解析结直肠息肉病变特征；通过极化自注意力模块对病变特征进行回归预测，加深特征语义信息关联性；设计高效相位感知模块，同时提取全局与局部信息，精准定位病变位置；采用跨层融合与传播模块，整合边缘细节，提升高级特征复用率。在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、ETIS-LaribPolypDB、CVC-ConlonDB和CVC-T这5个数据集上进行实验，Dice指数分别为0.940、0.923、0.801、0.810和0.896，分割性能优于现有CaraNet、MSRAFormer等网络。结果表明，对于空间结构复杂、边缘模糊的结直肠息肉图像，所提算法均有较高的分割精度。

针对电连接器工作时受步进随机振动作用，产生微动磨损而接触性能降低的问题，开展步进应力随机振动试验，采用电容层析成像(ECT)技术检测微动磨损过程中电连接器接触件间磨屑特征值，通过接触电阻与磨屑特征值研究步进应力随机振动条件下接触件的磨损程度及接触性能的退化规律。引入具有鲁棒性好、可以表征非线性关系的最大互信息系数(MIC)进行磨屑特征值与接触电阻的相关性分析，通过MIC筛选降维以提高模型预测精度。结果表明：步进应力随机振动下磨屑特征值、磨屑特征值总量和接触电阻均呈阶梯状变化趋势；通过MIC计算发现磨屑特征值总量与接触电阻强相关；能谱分析的结果与试验结果相吻合；采用MIC筛选优化的CHIO-Elman的性能退化模型的平均绝对误差百分比小于4%。

为解决现有基于通信的列车控制(CBTC)系统入侵检测系统存在数据类别不平衡、检测准确率低和在线检测实时性不高的问题，提出一种基于朴素贝叶斯-极限梯度提升(NB-XGB)融合的轻量化CBTC车载端入侵检测方法，该方法分为离线检测阶段与在线检测阶段。离线检测阶段，对CICIDS2017数据集和CBTCset数据集进行预处理并利用基于相关性的特征选择方法进行特征提取，提取相关性最高且冗余度最低的最优特征子集；对最优特征子集进行基于编辑近邻欠采样(ENN)和合成少数类过采样(SMOTE)的混合采样数据平衡处理；通过静态加权融合的方法对朴素贝叶斯(NB)和极端梯度提升(XGBoost)模型进行集成，从而实现二分类；在线检测阶段，采用知识蒸馏技术将训练后的NB-XGB融合模型迁移至多层感知机(MLP)学生模型中实现轻量化实时样本检测。所提方法在CICIDS2017和CBTCset数据集上进行验证实验，与K近邻算法(KNN)、NB、孤立森林(IForest)等模型进行对比，NB-XGB融合模型的准确率分别为0.9961和0.9557，同时证明了所提方法的有效性；在轻量化实验中，推理时长降到了0.16 ms/样本，证明在线检测的实时性。

分布式电推进系统作为全电飞机、电动船舶等载运工具电气化发展的重要方向，通常采用多功率变换器并联的驱动架构。随着变换器数量的增加，电磁干扰也会加剧，从而直接威胁到系统的安全稳定运行。为抑制并联驱动系统产生的传导干扰，提出一种基于调制波移相的并联驱动系统传导干扰抑制方法。在深入分析系统电磁干扰噪声耦合机理的基础上，通过多端口网络模型级联建立并联驱动系统的传导干扰等效模型。通过引入实时位置电流补偿对各驱动器调制波进行移相控制，使各驱动器产生的共模噪声相互抵消。针对双电机并联驱动架构，在MATLAB/Simulink仿真环境和暗室实验环境下进行仿真与实验验证。结果表明：当驱动器同相调制波相位相差为360(°)/m(m为并联驱动器数量)时，噪声下降最为显著。所提方法适用于驱动模块参数一致的并联驱动系统，在不显著影响系统性能指标的前提下，显著降低了系统的传导干扰，对分布式电驱动系统设计具有一定参考价值。

针对具有混合网络攻击和时变时延的Takagi-Sugeno (T-S)模糊马尔可夫跳变系统（MJSs），提出系统的非脆弱异步控制方法。利用T-S模糊方法基于模糊规则建立马尔可夫跳变系统模型，同时在通信网络中考虑由欺骗攻击和拒绝服务（DoS）攻击组成的混合网络攻击，并在测量信道中采用动态事件触发通信机制，从而降低不必要的数据传输；借助Lyapunov-Krasovskii方法和线性矩阵不等式技术推导出了闭环系统随机稳定性的充分条件，并利用线性不等式技术求解出非脆弱异步控制器增益矩阵。通过仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性。

为提升暴雨灾害下机场基础设施网络抗灾韧性，考虑机场基础设施功能特征，建立机场基础设施网络拓扑模型，分析机场基础设施复杂网络特性；引入机场节点之间的航班数量和载客量及航线距离构建网络模型服务效率函数，通过节点失效前后网络模型服务效率变化定义机场节点的重要度指标，对网络中的关键节点进行识别；基于韧性三角形理论构建机场基础设施网络韧性恢复模型，研究暴雨灾害下关键机场节点、关键区域机场节点和多区域机场节点失效情景的机场节点恢复次序及最优策略。研究结果表明：所建模型整体结构呈现为小世界网络，表现为高集聚性；对整体网络服务效率影响较大的5个关键机场节点为广州白云机场、北京首都机场、深圳宝安机场、杭州萧山机场和上海虹桥机场；相对于基于重要度和基于节点度的恢复策略而言，基于网络韧性恢复策略的恢复效果最好，如关键节点失效场景下基于节点度和重要度恢复策略的网络韧性值分别为0.889和0.907，而基于网络韧性恢复策略的韧性值为0.915；相对于华北和西南区域机场节点而言，华东区域机场节点失效对机场基础设施网络运行效率的影响更大。

先进战斗机机载电子设备向着高功率、高集成度及微型化方向发展，发热量和热流密度持续增大，对机载高效热管理提出严峻挑战。基于此，设计开发一种大功率双储液器环路热管（LHP），以氨作为工质，传输距离为2.30 m，并对其开展全面系统的实验研究，重点考察其启动特性、传热能力及热阻变化。实验结果表明：该双储液器环路热管能够在蒸发器处于不同姿态（水平姿态、有利姿态和不利姿态）下成功启动并平稳运行，达到热载荷为900 W以上的传热能力。该双储液器环路热管系统热阻随蒸发器热载荷的增大先快速减小后逐渐增大，系统热阻最小值约为0.063 ℃/W。研究结果为未来机载高效热管理提供了一种新型技术手段和可行的解决方案。

液体火箭发动机作为航天器重要推进装置，其电作动系统（EMAS）对推力调节控制至关重要。永磁同步电机（PMSM）在EMAS中应用广泛，然而，传统PI电流控制在面对电机参数变化时存在局限。为此，开展了PMSM模型预测控制（MPC）研究。建立不同坐标系下PMSM数学模型，基于MPC基本原理设计预测速度和电流控制策略，包括相应预测模型和代价函数。利用MATLAB/Simulink搭建仿真模型，对比MPC和矢量控制（FOC）。仿真结果表明：相较FOC，MPC在位置阶跃响应中稳态误差降低约99%，超调量消除，响应时间缩短约80%；在扫频输入下，具有更优的动态跟踪能力；在负载变化下，转速波动幅度减少约80%。通过电机对拖平台实验验证，MPC在输入信号变化时响应更平滑、振荡小，其对更大负载扰动具有更强的适应能力。MPC在液体火箭发动机EMAS中，对PMSM的控制性能更优，能提升系统控制效果，为相关应用提供更好选择。

应用于遥感图像检测的DINO算法最近受到广泛关注。遥感目标检测任务要求算法具备细粒度特征提取和广阔的空间搜索能力，但DINO算法的多层编解码结构会极大地增加算法的空间和运算复杂度，也不利于快速推理。基于此，提出改进DINO算法，从并行的大核卷积结构更适合遥感图像处理的事实出发，设计单层的高效混合编码器结构，提高了DINO算法的模型参数效率；在高效混合编码器结构内部，重新设计高效混合编码器，该编码器基于高效的卷积运算，采用结构参数化技术，使模型推理的参数量和计算量得到一定程度上的降低，进而降低了DINO算法的推理延迟。在NWPU和DOTA数据集上实验表明，改进DINO算法平均精度均值(mAP)相较原算法有1.8%、3.8%的微弱提升。值得关注的是，改进DINO算法大幅度降低了模型参数量和计算复杂度。相较目前主流算法，改进DINO算法在保持较好精度的情况下，参数量、计算复杂度和推理延迟方面取得较好的效果。

在无先验条件的未知环境中，水下自主潜航器（AUV）的路径规划与导航是一大挑战。基于此，提出一种无需先验地磁图的感知导航方法，该方法融合了深度强化学习（DRL）和模拟退火（SA）算法，以实现有效的路径规划和地磁图构建。通过搭建深度Q网络（DQN）对载体进行环境探索，收集局部地磁数据，进而利用所收集的数据训练一个回归模型以预测全局地磁图。与此同时，采用模拟退火算法对水下自主无人潜航器的路径进行优化，以避免载体空间搜索陷入局部极小问题。通过一系列仿真实验，验证了所提方法在路径长度、探索效率及地磁图准确性方面的有效性。研究结果表明：所提方法能够显著提高水下自主无人潜航器在未知环境中的导航性能，并为地磁图的构建提供了一种新的途径。

胰岛素泵是糖尿病患者进行胰岛素强化治疗的先进设备，一旦发生故障会影响胰岛素的正常输注，进而引起血糖异常升高、引发酮症酸中毒等不良后果，危及生命安全。建立数学模型描述胰岛素泵组故障机理是实现其故障诊断的基础。但是胰岛素泵组涉及针头和软管的刚、弹性约束，以及胰岛素和泵管的流、固体多能域，这为胰岛素泵组故障机理建模及影响分析带来挑战。对此，基于功率流理论，针对堵塞和泄漏2种典型故障，建立胰岛素泵组健康和故障状态下的流体传动数学模型。在此基础上，定量分析了泄漏与堵塞故障对于胰岛素泵组流体流动的影响。通过计算与仿真，模型的计算结果与专业流体软件仿真结果最大误差为0.57%；定量分析了不同程度泄漏故障与堵塞故障对胰岛素泵组输出流量和腔体压力的影响程度；特别对于堵塞故障，当堵塞层厚度小于0.6 mm时，胰岛素的输出流量与腔体压力变化并不显著，当堵塞层厚度超过0.6 mm时，随着堵塞层厚度的增加，堵塞对流量和压力变化显著增大。

针对滑行道桥在地震波、飞机荷载和损伤分级的复合作用下的健康承载性能问题，提出机桥耦合作用下基于振动参数的桥梁检测方法，通过有限元仿真与现场实验，建立飞机-滑行道桥耦合振动损伤模型，根据实测数据调整模型参数，模型误差控制在7%以内。输入调整后的地震波，模拟滑行道桥在不同飞机荷载、损伤程度和地震荷载情况下的力学性能，建立多因素作用下滑行道桥的振动性能分析模型，实现对桥梁健康承载力学性能的评估。选取2种工况，验证模型的可行性。以上研究成果将为滑行道桥基于振动参数的检测评估提供重要的理论基础和参考意义。

针对空中交通管制员个体工作负荷承受力差异问题，构建管制员个体工作负荷量化模型。设计实验采集一线24名区域管制员的岗前与岗后各项指标数据，根据测试数据选择出敏感变量对个体负荷进行描述。建立包含心理感知负荷、生理反应负荷与认知工作负荷3个维度的综合评估指标体系，构建了管制员个体工作负荷综合指数模型。通过熵权-CRITIC组合法求解个体负荷指数最优权重，计算每名管制员个体工作负荷指数，发现管制员的个体工作负荷存在明显差异，认知工作负荷是决定管制员个体工作负荷指数大小的关键指标。认知工作负荷与管制员的反应能力、决策能力和搜索能力正相关。为进一步探索影响管制员认知工作负荷增长的原因，计算管制员在5种不同流量等级下的首次注视反应时间、注视时间与扫视时间，并进行岗前与岗后配对检验，以及同一指标组间的单因素方差分析，发现管制员决策能力和搜索能力受累计负荷影响较大，反应能力受流量因素影响较大。

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修正、相位角修正、平滑滤波和插值等预处理分析。构建了可以同时提取空间目标时序特征和空间特征的卷积长短时记忆网络，该网络对火箭、铱星、GlobalStar卫星和空间碎片4类目标分类的平均准确率为73.80%，优于卷积神经网络的平均值70.43%。仿真了白云卫星平台（WC）、气象卫星计划平台（DMSP）、未来成像卫星平台（FIA）、空间态势感知计划卫星平台（GSSAP）等7类卫星平台的光度序列数据，并进行深度神经网络扩展验证，得到的卫星平台分类准确率大幅度提升至超过90%。

光学太阳反射镜（OSR）也称二次表面镜，具有很低的吸收发射比，空间应用稳定高，粘贴于辐射散热板外表面时，能够起到良好的散热或制冷效果。OSR空间环境的影响及热控性能退化机理是热控长寿命设计的重要课题。通过对地球静止轨道工作的4颗卫星载荷相机在轨7年、4年、3年及2.5年温度数据分析，结合热仿真分析模型，得到OSR的太阳吸收比退化模型。结果显示，发射第1年OSR的太阳吸收比为0.125，在轨2年后OSR的太阳吸收比退化为0.134，7年后变化为0.175，退化曲线呈线性特征，每年退化率约为0.74%。同时，根据该退化模型预测10年后的太阳吸收比为0.195， OSR空间适应性及稳定性较高，计算结果为后续在轨温控及新热控系统设计提供指导。

受不确定性影响，数字孪生模型与真实系统存在误差，需要对其进行修正，定量评估模型的不确定性，作为使用模型时选取的依据。但是卫星数字孪生模型具有多动态、多空间尺度、多物理场耦合的特性，数值求解时会出现微分方程的刚性问题和偏微分方程的多尺度问题，如果从系统级上对众多遥测参数同时进行修正会造成结果不收敛。提出一种卫星数字孪生模型的多粒度协商修正框架。通过遥测参数的相关性和频域特征分析对参数进行分组。建立卫星各子系统和部件不同粒度的模型，按需构建多粒度数字孪生模型。研究了卫星不同层次组成结构之间的耦合关系，提出协商修正方法。利用真实在轨遥测数据对框架进行验证，研究结果表明：所提方法较未使用的均方根误差精度提升了50%以上，修正结果更具备系统性、完备性。

飞行器结构安全系数是设计载荷与使用载荷之比，传统的统一安全系数设计方法取值主观、难以量化不确定性，易导致设计保守，制约先进飞行器性能。为解决这一限制，在保证可靠性设计要求的前提下，更好地挖掘材料性能与设计空间，有必要发展一种分区差异化安全系数设计方法。运用概率可靠性设计优化理论来研究结构系统的不确定性，建立结构可靠度与分区差异化安全系数之间的映射关系，提出平衡安全性与经济性的分区差异化安全系数设计方法。以工程型号简化的翼尖结构等为验证算例，显示在满足结构强度可靠度99%设计要求前提下，实现了结构绝大部分子区域的分区差异化安全系数均小于统一安全系数1.45，从而使得结构设计质量相对更轻达3.926 kg。

作为成熟的临近空间飞行器平台，高空科学气球在天文观测上有特殊优势。忽视滚转效应的常规球舱吊舱平台姿态方位单轴控制已不再完全适用空间科学新应用场景，需深入研究球舱俯仰/横滚通道运动和控制特性，提高姿态控制系统整体性能。基于此，使用拉格朗日方程建模法对球舱俯仰/横滚通道动力学特征进行建模，并给出精确模态计算方法。对动力学模型线性化处理，并进行可控性和可观测性分析，给出力矩阻尼方式和主动补偿方式控制策略，并针对力矩阻尼控制策略设计了基于线性二次型调节器(LQR)的控制器和Kalman观测器，进行Simulink仿真验证。所提球舱俯仰/横滚通道动力学建模和模态计算方法进一步揭示了球舱系统运动特性，所提控制策略及仿真验证为高空科学气球吊舱姿态控制系统的设计及优化提供了重要参考。

针对刚弹耦合运载火箭，设计了一种具备自适应能力的改进比例-微分(PD)控制器，旨在实现对制导指令的高品质跟踪。该控制器引入自适应增广控制(AAC)模块，提升了参数调整能力，使其能同时自适应地调整比例和微分系数。此外，还融入自适应滤波器模块，其传递函数的幅相特性以滞相为主、减幅为辅，根据弹性频率的辨识结果来自适应调整滤波效果，应用于速率反馈通道时，该滤波器能有效实现一阶弹性模态的相角稳定与高阶弹性模态的幅值稳定。数值仿真结果表明：设计的自适应改进PD控制器不仅结构简单，参数易选取，还具有显著的自适应能力和弹性振动抑制效果，适用于时变系统，特别在模型参数存在明显偏差的情况下仍可以维持系统稳定，展现了较好的工程应用价值。

停机位分配方案直接影响航班运行效率和机场服务水平。在实际运行中，场面事故等突发事件常导致局部停机位临时关闭，计划分配方案失效，亟需开展资源受限条件下的停机位应急调整。为此，提出Epsilon约束列生成优化算法，旨在生成兼顾稳定性和效率的调整方案。构建基于集分割的双目标优化模型，最小化计划扰动的同时，最大化调整偏好，保证航班调整的公平性；提出基于Epsilon约束的列生成启发式，快速获取高质量分配方案；基于某国际机场的运行数据设计了数值实验。结果表明：所提方法在受扰航班靠桥率和受扰航班跨区调整比例等指标上均有较好的表现，受扰航班跨区调整比例为52.34%，显著低于其他方法，有效提高了应急场景下机场停机位的调度效率。

重力辅助惯性导航是水下潜器实现长期自主导航的重要技术，但重力异常观测与惯性导航状态参数之间存在复杂耦合关系，估计参数选取不当易导致滤波精度下降甚至发散。为明确不同导航状态参数的实时估计效能，围绕重力辅助惯性导航系统状态参数的可观测度开展建模、分析与验证研究。建立误差状态形式下的重力辅助惯性导航滤波模型，选取姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺零偏和加速度计零偏等13维状态参数，推导重力异常观测方程及其对各状态参数的偏导关系，明确观测矩阵与导航参数估计能力之间的联系。分别构建基于协方差矩阵、可观测性矩阵和李导数的可观测度分析模型，对不同方法的适用性和一致性进行比较。基于某海域水下潜器仿真航迹，分析不同状态参数可观测度随航行时间、重力场特征和机动方式的变化规律。实验结果表明，经度、纬度、东向速度和北向速度具有较高可观测度，是重力辅助惯性导航中较优的估计状态组合；陀螺和加速度计零偏可观测度较低，不宜直接作为主要反馈校正参数。在此基础上，进一步设计固定参数组合和基于可观测度阈值的动态参数组合进行滤波验证，结果显示：位置与水平速度联合估计可使导航定位精度提升42%，动态调整状态参数组合可进一步将导航定位精度提升5%。研究结果可为重力辅助惯性导航滤波状态选取、方程结构设计和机动条件下的反馈校正策略提供依据。

数据安全与隐私保护的需要导致部分航班运行数据难以直接进行共享。联邦学习(FL)实现了数据可用不可见，但FL面对诚实但好奇的敌手时，仍面临反转攻击的威胁，存在隐私泄露的风险。针对FL在平衡隐私保护和模型效用方面的较差性能，提出基于人工蜂群和双Rényi差分隐私的联邦学习(ABC-2RDP-FL)航班运行数据数据共享算法。在ABC-2RDP-FL中，设计了双Rényi差分隐私(RDP)隐私保护机制，以更严格地测量隐私预算，提升隐私保护性能。提出基于人工蜂群(ABC)的FL超参数优化算法，提升模型性能，平衡隐私保护与模型效用。使用公共数据和航班运行数据验证了所提算法的有效性。

情感词典作为识别词汇情感的重要先验知识，对旅游评论文本的情感分析至关重要。在领域情感词典构建过程中，种子词集的筛选标准通常仅依赖于词频统计或语义向量，导致种子词集的情感代表性不足，进而影响词汇情绪识别的准确率。针对上述问题，提出一种基于多元特征融合策略与表情符号集成的情感种子词集筛选方法。该方法通过整合语料统计特征、情感强度特征和词汇语义特征，形成各类情绪种子词集的筛选依据，确保种子词汇与语料特性高度匹配，有效提升种子词集的代表性和覆盖率。同时，引入表情符号辅助情感词汇捕获情感特征，增强种子词集的情感表达能力，提高词汇归类精度，构建面向旅游领域的细粒度情感词典。实验结果表明：与通用情感词典相比，使用构建的领域情感词典在旅游评论情感分析任务上的精确率平均提升0.0949，召回率平均提升0.0896，F₁值平均提升0.0923。

直升机执行近地飞行任务时，时常发生撞击高压线事故。直升机近地告警系统(HTAWS)是直升机近地防撞的重要手段，但高压线数据库缺失导致其难以有效保障直升机飞行安全。针对该问题，提出一种基于机器学习利用卫星影像创建高压线数据库的方法。针对YOLOv5对卫星影像中小目标检测不敏感、漏检率较高的问题，设计了一种改进YOLOv5目标检测算法，用于识别卫星影像中的高压线塔，采用开源栅格空间数据转换库(GDAL)模块计算得到高压线塔的经纬度。提出一种基于高压线塔阴影获取塔高的方法。基于图神经网络与高压线塔的群组特征，研究了高压线塔连线预测。仿真结果表明：高压线塔的经纬度识别准确，塔高预测平均准确率为94.65%，高压线塔连线预测的马修斯相关系数(MCC)为0.479，所建立的高压线数据库满足直升机高压线防撞告警需求。

大型复合材料固化炉内部的流场均匀性会直接影响热固性树脂基复合材料固化件的固化质量，为提高固化炉内的固化效果，基于计算流体力学(CFD)理论建立包含固化件的大型复合材料固化炉模型，针对固化炉送风方式和送风口数量，以及固化件数量和固化件在炉内空间摆放位置对固化炉内部流场影响进行仿真分析。仿真结果表明：上送下回送风方式在速度场和温度场均匀性上总体优于侧送侧回送风方式；送风口数量为5时，固化炉内速度场和温度场表现更好；随着固化件数量的增多，固化炉内部的空气流速和温度会降低，速度场和温度场均匀性会减弱；当固化件“正三角”布置时，固化炉内速度场和温度场表现优异。试验结果表明：仿真数据和试验数据的最大温度误差为4.2 ℃，误差在合理范围内，证明仿真结果可靠，能够对设计工作提供参考。

针对常见雷达信号调制识别方法在真实场景中难以有效识别未知调制信号的问题，提出一种基于支持向量机(SVM)预训练和K-means聚类的多层级雷达信号开集识别方法。通过将雷达信号进行多重同步压缩(MSST)时频变换后，利用小波变换(DWT)对预处理后的时频图像进行特征提取。在训练阶段，利用已知雷达信号数据来训练一个SVM分类器。在测试阶段，利用该分类器来划分已知调制方式和未知调制方式，并完成已知雷达信号的闭集识别。对未知类信号则利用K-means进行聚类分析，将未知调制方式进一步划分到不同类别，以扩展雷达信号调制方式的识别范围。实验结果表明：所提方法在信噪比(SNR)为−4 dB时对已知信号和未知信号的识别准确率均达到90%以上，实现了对未知调制方式的有效识别。

针对基于 Transformer 滚动轴承故障诊断算法计算复杂度随输入时间窗口呈二次增长，导致模型推理实时性能下降的问题，提出一种基于改进线性注意力 Transformer 轻量化故障诊断模型。提出改进线性注意力使用交换点积计算次序策略，降低二次计算复杂度；提出改进的线性注意力特征恢复模块，通过特征偏置映射函数代替 Softmax 全局映射，缓解使用全局接受域的计算开销，该偏置函数具有高效的特征聚焦机制，通过强化相似特征间的联系并削弱不相似特征间的耦合，展现出显著的抗噪声干扰特性；使用特征多样性恢复模块，近似获得原始自注意力全局激活后的性能，恢复对长期依赖关系的建模能力。在来自西安交通大学和渥太华大学的3个机械故障数据集上进行实验，相比 CLFormer、ConvFormer-NSE、MCSwin-T、MobileNet、MobileNet-V2、ResNet18、MK-ResCNN 这 7 种典型模型，结果表明，所提模型在准确率和实时性方面优于对比模型，同时在高噪声环境下有良好的鲁棒性。可视化特征偏置函数模块的权重信息，建立所提模型与预测结果的可解释关系。通过消融实验验证了所提模块（特征偏置函数，特征多样性恢复模块）的有效性。

随着航空业的快速发展，保证飞机的安全飞行显得尤为重要。为针对性开展航空领域异常事件检测，以飞机进近阶段的不稳定进近事件为目标，提出一种飞行级异常检测方法。该方法融合了变分自编码器(VAE)和Wasserstein生成对抗网络(WGAN)，并使用帕累托分布来模拟异常情况的概率分布，简称PVAE-WGAN。将VAE和WGAN的生成器共享，以正态分布和帕累托分布中随机采样的隐变量作为生成器输入，输出的重构样本分别作为正负样本。使用Wasserstein距离作为模型拟合正负样本的分布与真实分布之间的度量，使生成器和鉴别器都获得区分异常的能力，从而实现对不稳定进近事件的精确检测。以真实飞行数据记录器(FDR)记录的数据为例，对所提方法进行训练与测试，与其他适用于不稳定进近检测的多维时间序列异常检测方法相比有显著提升。所提方法的F₁值可达0.935，相对其他方法的F₁值平均提升12.95%。

北斗三号利用地面区域网及星间链路数据向全球提供导航定位授时服务。目前，北斗三号广播电文轨道、钟差产品已达到较高精度。由于地面区域网对卫星覆盖不足，卫星播发的差分码偏差(DCB)参数精度较其他导航系统参数及事后精密产品存在较大差距。针对上述问题，通过对比分析监测站分布、多全球导航卫星系统(GNSS)组合、解算DCB参数时电离层延迟改正模型等影响因素对区域监测网DCB参数解算精度的影响，提出了区域网估计DCB参数的最优策略。以中国科学院(CAS)发布的DCB产品为参考值，分析其稳定性及一致性，以空间信号测距误差(SISRE)评估DCB产品精度，并利用BDS-3 B1I/B3I双频数据开展单点定位精度验证。结果表明：区域监测网下卫星端DCB相比于CAS采用全球监测网解算卫星端DCB的稳定性下降约2倍，均方根差异约0.4 ns，双系统观测数据解算卫星端DCB的稳定性更优，BDS-3卫星DCB与CAS DCB产品具有更好的一致性。区域监测网下接收机端DCB与CAS DCB产品具有相同的稳定性，其中，双系统观测数据解算的接收机DCB一致性更优。与采用广播星历播发的TGD1参数解算的BDS-3的SISRE结果相比，区域监测网DCB产品对BDS-3的SISRE解算精度提升了47.6%。双频单点定位(SPP)定位结果提升了14.1%，与采用 CAS DCB 产品的提升效果大致相当。

极化(Polar)码因其信道容量特征和具有较低的编译码复杂度，现已广泛应用于第五代移动通信技术(5G)当中。置信传播(BP)译码算法具有并行执行、高吞吐率的特点，是常用的极化码译码算法，为降低其译码复杂度和译码延时，提出了一种基于任务流图结构重构(TGR)的极化码BP译码算法，通过图等价关系，对译码算法进行两步结构优化。采用冗余消除算法去掉BP译码算法中的冗余计算，简化算法运算结构；采用分支变换算法调整运算顺序，缩减关键路径延时。与3种典型的结构优化BP译码算法相比，所提的BP-TGR译码算法可以至少降低2.3%的关键路径延时，减少4.2%的浮点运算量，且几乎没有纠错性能损失，具有更优秀的综合性能，尤其是在延时敏感和信道条件较恶劣的应用场景中。

氧气浓缩器是构成飞机生命保障系统的重要机载部分，其性能退化数据具有多变量、强噪声等特点。针对氧气浓缩器寿命预测中存在单变量信息少、预测精度低的问题，考虑多维退化变量间的相关性筛选合适变量，通过在氧分压变量中引入影响因素氧体积分数，结合Hodrick Prescott (HP)滤波提取序列中的长期趋势，利用模糊C均值(FCM)方法对氧分压进行分段处理，建立多阶段动态回归模型。对氧气浓缩器进行退化建模，结果表明：与单变量的自回归滑动平均(ARIMA)模型、单阶段多变量ARIMA模型、多阶段动态回归模型相比，结合HP滤波的多变量ARIMA模型预测精度分别平均提升了98.20%、81.21%和77.87%。

图像具有纹理复杂、冗余空间大、应用普遍广泛等特点，以图像为载体的隐写算法是隐写术的主流方向。近年来，基于深度学习网络的图像隐写算法获得了越来越好的隐写性能，成为图像隐写领域的研究热点。基于此，基于生成对抗网络(GAN)提出了一种大容量的图像隐写算法。算法设计了以预处理模块、卷积神经网络(CNN)模块和U-Net为主体的信息嵌入提取网络，通过损失函数的约束，联合训练嵌入、提取和判别网络，实现了良好的隐写视觉效果。实验结果表明：所提算法的嵌入容量达到24 bit/像素。在此大容量嵌入的前提下，所提算法生成的载密图像和提取的秘密图像无论在主观视觉质量还是客观视觉指标峰值信噪比(PSNR)上都高于其他同类算法，说明了设计的端到端隐写网络的整体优越性。

针对异常观测量的准确检测与排除是高级接收机自主完好性监测(ARAIM)保障航空导航安全的关键。随着包括北斗、格洛纳斯等新兴星座的部署，待监测故障模式数量急剧上升，导致传统ARAIM故障排除算法难以同时顾及故障排除的成功率与计算效率。基于此，提出一种基于最大后验概率(MAP)估计的多星座ARAIM故障排除方法。通过结合观测量的异常先验概率信息实现健康卫星误排风险的控制；基于极大似然估计准确构建潜在故障模式假设下异常观测量的后验概率分布模型，避免异常观测量漏排事件的发生。此外，为提升故障排除的效率，结合所提MAP故障排除方法设计了一种基于异常观测量特征决策策略的ARAIM故障排除框架。仿真与实验结果表明：与传统ARAIM故障排除相比，所提方法可在提升ARAIM故障排除效率的同时保障单星及多星故障场景下异常观测量排除的准确性。

深空探测是当今世界高新科技中极具挑战性的领域之一，小行星探测作为深空探测的重要方向，其具有重要的科学意义。研究了小行星引力场不规则项参数及航天器质量特性参数同时存在不确定性时刚体航天器的姿轨跟踪控制问题，基于不规则引力场下李群描述的航天器预设性能误差运动模型，提出一种复合自适应姿轨跟踪控制器。针对航天器质量特性参数的不确定性，基于浸入与不变（I&I）理论和动态回归扩展方法，设计了收敛性能良好的参数更新律对其进行估计。利用质量特性参数估计值设计了扩张状态观测器，对由引力场不规则项的不确定及外部干扰构成的系统总扰动进行估计。基于上述参数更新律和扰动估计补偿得到了复合自适应预设性能终端滑模控制器。通过Lyapunov理论证明了所提控制器保证姿轨跟踪误差、扰动估计误差及质量特性参数估计误差有界。仿真结果表明：动态回归扩展方法的引入提高了质量特性参数估计的收敛性能，在此基础上，扰动估计补偿的加入提高了姿轨跟踪控制精度。

为解决机场航班保障过程中加油车调度效率低下的问题，在航班安全作业的前提下确定航班的加油时间窗和可开始加油时间窗双约束条件，并对机坪位置与机位编号进行标准化处理，研究3种应用场景下的核心变量，构建3种双约束条件下的以加油车数量为优化目标的整数规划模型。针对不同的模型，根据机场实际运行情况提出引入精英策略的遗传优化算法对模型进行求解。在第①阶段的独立调度中，设计了兼顾适应度和种群多样性2种能力的评估机制，保证种群的多样性。在第②、③阶段协同调度中，设计惩罚因子引入算法，能够有效避免不满足目标约束的种群出现。仿真结果表明：与传统的人工调度和遗传算法对比，所提算法调度加油车数量平均降低了27.6%和21.8%，能够为机场加油车调度提供有效的决策支持。

针对“渔光一体”柔性支架体系光伏电站的建设，提出柔性支架缆索与光伏组件一体化同步安装方式，并设计安装设备。对于柔性支架位置与张力控制器的研究，建立柔性支架动力学模型研究柔性支架系统特性，并针对水上远距离通信存在的随机延迟设计延迟预测算法，将预测后的延迟补偿到位置、张力控制器。通过仿真模拟和试验验证，在考虑随机延迟和加工误差等影响时，基于柔性支架体系的光伏组件安装设备的位置差和张力差分别被控制在0.00645 m和327.3 N以内，证明了控制器设计的准确性，为柔性支架体系光伏电站自动化建设提供新的解决方案。

针对无监督异常行为检测任务中预测器易衍生出异常泛化及被检目标存在尺度差异等问题，提出一种基于Mamba模型改进的U型异常行为检测网络。网络从全局特征和局部特征2个方面改进，约束预测不良泛化能力。在编码器部分引入状态空间模型加强提取全局特征能力；设计多尺度空间通道融合(M-SCF)策略，融合不同感受野下特征信息，降低尺度差异对局部特征干扰；解码器采用跳跃连接丰富浅层特征信息，增强捕捉上下文信息的能力。所提方法在UCSD Ped2、Avenue和ShanghaiTech等公开数据集进行验证，识别准确率分别达到98.1%、89.8%和78.5%，与近年诸多先进算法相比，具有较高的准确度。结果表明，Mamba可有效提升异常行为检测精度。