基于相机指纹/成像传感器模式噪声的图像源辨识算法容易受到指纹复制攻击．文中首先对现有的三角测试反攻击算法进行了简化，即通过将图像各块的衰减因子近似认为是常数，减少了计算时间，然后从传感器模式噪声添加方式、图像内容、模式噪声提取方式和盗用图片数目四个方面对反攻击算法性能进行了详细分析．最后，根据实验结果指出，以上四个方面都会影响反攻击算法的成功率．文中还讨论了这些因素所影响的程度和范围．

文中以星型网格应用环境中独立任务周期性调度的研究成果为基础，通过分析网格平台分别处于非饱和态、临界态以及冗余态时的性质，提出了拓扑结构优化方法——静态优化与动态优化，给出了一种星型网格计算能力与资源利用率的度量方法; 在静态优化方面，解决网格拓扑结构最优化的判断问题，给出组建最优化星型网格的方法; 在动态优化方面，研究了网格拓扑结构动态变化时节点的准入策略; 还根据网格计算能力与动态负载的匹配情况，提出了网格拓扑结构动态优化算法．最后给出了网格平台的扩展策略．

由于新闻更新快，对用户进行新闻推荐往往需要进行聚类预处理，而传统方法要么复杂度过高，要么依赖于迭代初值，都不能准确而高效地应用于新闻推荐中．针对以上问题，文中提出了一个基于二次聚类的新闻推荐方法，对随机抽样数据进行密度聚类，基于该样本密度聚类的簇数和初始簇心进行所有待推荐新闻的二次快速聚类，并结合时新性、新闻热度等因素实现新闻推荐．文中方法可以将相关新闻聚集在一起，同时又不导致过高的运算开销，并通过参数估计方法计算各因素参数．实验结果表明，与其他新闻推荐方法相比，文中方法具有较好的推荐多样性和推荐准确度．

多数在线垃圾邮件识别方法未有效区分用户针对不同邮件内容的感兴趣程度，导致垃圾邮件识别精度不高．文中提出了一种基于支持向量机的垃圾邮件在线识别新方法．即结合传统增量学习及主动学习理论，先通过随机选择代表样本寻找分类最不确定的样本进行人工标注; 接着引入用户兴趣度的概念，提出了新的样本标注模型和算法性能评价标准; 最后结合“轮盘赌” 方法将标注后样本加入训练样本集．多种对比实验表明，文中方法针对垃圾邮件识别精度高，样本训练及待标注样本选择速度快，具有较高的在线应用价值．

将预处理后的 XML 数据当作文本信息采用词频－逆向文档频率( TF- IDF) 模型进行处理时，逆向文档频率作为词项权重有其不足之处．为此，文中定义了词项的数据源敏感度作为逆向文档频率( IDF) 的修正系数．其值取决于提供此词项的数据来源于不同数据源的概率，概率大则其值大，反之则其值小．然后在修正后的词项权重向量的基础上，定义了相似度函数．最后在模拟、真实数据集上进行数据重复检测实验．结果表明，新方法获得了更高的 F 测度值．这说明考虑词项的数据源敏感度可提高相似度函数的有效性．

针对归纳数据类型上的递归操作可能包含固定参数且产生计算副作用的问题，结合函数式程序语言中的 monads 及范畴论中的伴随关系给出 monadic 强归纳数据类型的定义及 monadic 强初始性的证明; 在此基础上，进一步提出一种带固定参数且产生计算副作用的递归操作的定义，证明了它比一般的递归具有更好的抽象性和封装性，同时分析了相应的范畴论性质和计算律．

针对普适计算背景下超大型信息系统体系架构建模和描述存在的局限性，提出了一种面向“社区”的体系架构( COA) 模型．COA 提供了新的巨型信息系统建模与描述方法，以及超大型信息系统规划与设计的新思路．在COA 模型中，Community 作为对单个Agent的聚合，成为一种新的建模元素，正如构件是对象的集成和聚合一样．通过在传统的WRIGHT 语言基础上进行适当语法扩充，以及在操作语义层面采用通信序列进程( CSP) ，形成一种面向COA 的新型体系架构描述语言．最后，结合一个普适计算的具体应用场景，给出了一个基于COA 的体系架构的描述实例，并阐述了COA 模型在普适计算环境中的作用和意义．

根据交通流的历史周期性和空间相关性，文中综合SARIMA 模型在历史周期性预测上的优势和RBF 模型在空间相关性预测上的优势，提出了SARIMA- RBF 模型．该模型采用 SARIMA 模型通过历史数据预测下一时刻的交通流，然后将预测值与该点上下游关联的交通流数据相结合，采用 RBF 神经网络模型得出输出值，并将该输出值作为 SARIMA-RBF 模型对下一时刻交通流的预测结果．实验结果表明，该模型因同时考虑了交通流的历史周期性和空间相关性，相比 SARIMA 模型和 RBF 模型具有更好的交通流预测效果．

针对 Morlet 小波变换结果中的特征提取问题，对连续小波变换得到的小波系数矩阵进行奇异值分解( SVD) ，分析了所获得的奇异值与 Morlet 小波变换结果中的特征信号以及噪声的对应关系．基于这种关系，通过选择合适的奇异值进行重构，清晰地提取到 Morlet小波分解结果中的有效特征信息; 进一步计算得到频率 －能量谱，根据峰值位置能够提取冲击特征．将该方法应用于轴承振动信号的故障特征提取，并与其他方法进行了比较．结果表明，文中方法所获得的故障波形非常清晰，在低信噪比时具有较好的故障特征提取效果．

利用扭矩遥测系统在线监测轧机传动轴上扭振信号时，信号特征显示轧机发生机电耦合振动． 为研究其机理，利用Matlab /Simulink 仿真获得了变频器输出电流基波与谐波分量以及由此产生的电机输出谐波力矩，利用ANSYS 分析了轧机传动机械系统的固有特性，建立了含非线性刚度、阻尼项的传动机械系统等效动力学模型，揭示了谐波激励与轧机结构耦合机制及特征． 仿真计算表明: 减小谐波源幅值和增加阻尼均可大幅降低振动能量．

边界滑移是微流动的关键特征之一，通过改变流道壁面的滑移状态，为微流动控制提供了新的途径． 基于微缝隙下的近壁面滑移效应，结合Navier 滑移边界条件，建立亲疏液复合壁面下二维微缝隙剪切流的精确解模型． 采用计算流体动力学方法进行微流动建模仿真以验证该数学模型的可靠性，在此基础上结合文献中试验测量所得的滑移参数值，针对壁面滑移状态不同的微缝隙，利用该数学模型研究其内部的微流动规律． 结果显示: 伴随着壁面运动的微缝隙滑移流场迅速变化，在毫秒级甚至更短时间内趋向于稳定状态． 疏液型壁面的运动状态对滑移流动影响小，亲液型壁面的静止状态比运动状态对液体具有更强的束缚能力; 在纳米级缝隙中，超亲液静止壁面和超疏液运动壁面结合时，液体将被强力地吸附在亲液壁面上．

探讨了在不同柱塞腔压力、缸体转速和滑靴重心与球窝中心所组成的离心力臂作用下滑靴副间隙泄漏以及摩擦转矩的变化过程． 结果表明: 柱塞腔压力、缸体转速以及滑靴的离心力臂与其所受的正向压紧力、动压效应以及离心力矩密切相关，它们是影响滑靴副泄漏流量的重要参数; 滑靴的摩擦力矩随泄漏流量的增大而增大． 液压泵的实际泄漏流量和摩擦转矩损失随柱塞腔压力和缸体转速增大而增大，由于考虑配流副和柱塞副的泄漏与摩擦转矩损失，其实际测试结果较大; 滑靴在泵的容积效率和机械效率损失方面所占的比重较小．

为提高多工位级进冲压成形质量，降低模具制造成本，对某汽车车门导轨结构件冲压过程中所涉及的压弯－拉深、修边、整形、翻边等成形工序和回弹卸载进行了有限元数值模拟，预测了成形过程中可能出现的载体畸变、拉深破裂、翻边破裂和回弹等成形缺陷，分析了缺陷产生的原因，并提出了相应的解决或控制措施，由此重新建模，获得了理想的模拟结果． 基于数值模拟结果进行了多工位级进冲压试验，成功冲制出了一模两件成形质量合格的某车门导轨结构件，该模能满足大批量生产要求．

为表征刀具刃口结构，提出了一种刃口精密测量和数据处理方法． 采用激光扫描共焦显微镜对刀具刃口进行精密测量，通过数据后处理拟合刃口圆弧半径． 研究结果表明: 测量采用的角度块倾角会对刃口测量范围及刃口不对称度判定产生影响，应根据刀具结构参数合理选择，对于TPMT16T304 刀具选择倾角为50． 5°的角度块时测量效果较好;数据平滑可以有效去除测量噪声，提高数据处理效率和测量精度; 刀具刃口最小二乘拟合结果与扫描电镜法测量值及标称值较吻合，标准不确定度优于0． 084 μm． 以上结果说明，基于激光扫描共焦显微技术的刀具刃口测量方法简便、测量精度高且不破坏刀具．

伺服拉深工艺对304 不锈钢的拉深效果和拉深效率有着重要影响，文中使用304不锈钢为拉深材料，结合压力机的机械特性和伺服拉深特性，提取曲线约束条件，构建了伺服拉深工艺曲线; 然后对满足条件的工艺曲线进行仿真正交试验，得出理想的目标工艺曲线; 最后在伺服曲柄压力机上，通过伺服控制系统和工艺编程自由曲线模式对304 不锈钢进行了拉深试验，验证了自由曲线模式的可行性． 试验结果表明，对于难成形的材料，规划的自由曲线模式能够在伺服和编程的条件下实现较为合理的拉深效果．

机器人构件几何尺寸误差与关节间隙共同影响了机器人的定位准确度与精确度． 文中基于考虑关节间隙的误差模型，使用运动学标定的方法对上述两误差源进行了识别，分析了关节间隙对重复定位中误差分布规律的影响． 通过在逆运动学模型中补偿识别到的构件几何误差，以及将标定后的定位误差补偿到控制指令，提高了机构定位准确度;通过在控制中实时补偿关节间隙对定位误差的影响，提高了重复定位精确度．

为实现振动输出力的高精度跟随控制，对基于加速度反馈的输出力跟随控制算法进行了研究． 设计了交流伺服电机驱动的振动实验装置，并建立了系统动力学模型; 在Matlab /Simulink 平台上，运用实数编码的自适应遗传算法对控制器参数优化整定，并进行正弦输出力跟随控制仿真研究; 构建了以TwinCAT 实时控制软件为基础的振动输出力控制系统，对振幅为50N，频率分别为13.33、16.67 和22.22Hz 的正弦输出力信号进行跟随实验． 实验结果证明了振动输出力跟随控制实验装置的可行性和控制算法的有效性．

设计了一种多孔微槽道复合结构，首先在高温条件下通过烧结将颗粒状铜粉与基体紧密结合在一起，形成具有一定厚度的多孔层结构; 再利用线切割在多孔层上加工出具有一定深度的微槽道结构． 微槽道结构不仅增加了沸腾时烧结多孔层的表面积，还提供蒸汽通道来保证蒸汽在较小阻力情况下逸出，从而利于气泡脱离; 同时在液体剧烈沸腾时可以提供气液两相通道，从而分离气液相对流动． 文中还分析了多孔微槽道复合结构关键参数( 微槽道数目、微槽道角度、槽宽和槽深等) 对沸腾传热效果的影响． 实验结果表明，微槽道数目越多，微槽道深度越大，气液界面接触面积越大，强化沸腾传热效果越明显．

以聚己二酸1，4-丁二醇酯、1，4-丁二醇、六亚甲基二异氰酸酯、异佛尔酮二异氰酸酯、N-( 2-氨基乙基) -氨基乙烷磺酸钠、二羟甲基丙酸和乙二胺为主要原料，通过丙酮法合成了不同软段相对分子质量、硬段含量、硬段种类、亲水扩链剂及以液体石蜡共混改性5 个系列的水性聚氨酯( WPU) 乳液． 采用FT-IＲ 表征了WPU 的结构和氢键化程度，采用DSC 和TG 表征了各系列WPU 胶膜的结晶性和耐热性． 结果表明，硬段含量较高、硬段较规整及添加了液体石蜡的WPU 的氢键化程度较高; 以较高相对分子质量的聚酯多元醇作为软段、分子结构规整的二异氰酸酯作为硬段、氨基磺酸盐作为亲水扩链剂及以液体石蜡改性所制备的WPU 的结晶性较好; WPU 胶膜结晶性的改善有助于提高其耐热性能．

采用自催化乙醇法对蔗渣原料进行预处理，并通过傅里叶变换红外光谱、扫描电镜、X 射线衍射仪对预处理样品进行分析，然后进行酶解． 结果表明: 蔗渣原料经乙醇预处理后，有大量木质素溶出和半纤维素水解; 预处理样品的相对结晶度提高了32.97%; 蔗渣纤维表面碎化，细小纤维暴露出来，极大地提高了酶解效率; 当温度为195℃、乙醇体积分数为40%、保温时间为30min 时，蔗渣原料木素去除率为57.97%，此时100 g 蔗渣原料经此预处理所得预处理液中的木糖量为8.59 g，占原料中总木糖的35.16%，预处理样经酶解，所得酶解液中葡萄糖含量为40.29 g，占原料中总葡萄糖的92.15%; 初步实现了蔗渣原料中半纤维素和纤维素的逐步分离，同时得到大量乙醇木素; 最优酶用量为10 FPU/g( 以每克固体浆料计) ，固液比为1 ∶ 40( g /mL) ．

为解决纸张抗张强度预测模型实际相关性差、预测精度低的问题，基于某瓦楞纸厂生产线，通过机理分析筛选出影响抗张强度的生产变量，分别使用偏最小二乘法( PLS)和支持向量机法( SVM) 对抗张强度建模，并通过相关性筛选后的简化模型对模型预测精度进行比较． 结果表明，简化后的支持向量机模型更适合纸张抗张强度的现场预测，其均方根误差为321 N/m，皮尔逊相关系数为0.909，预测速度快且模型精度较高．

利用原子力显微镜( AFM) 获取纸张表面微观形貌数据，使用海伦公式对分形维数的算法进行优化，研究了纸张表面的分形特性及用分形维数表征纸张表面微观形貌的可行性． 以不同范围和不同计算角度下的均方根粗糙度的标准差的平均值为研究纸张表面高度分布均匀性的参数，探讨了光泽涂布和真空镀铝对纸张表面微观形貌的影响．结果表明: 采用未优化的算法所计算的纸张表面分形维数超出了理论值，而用优化后的算法所得的分形维数在理论值范围内; 纸张表面具有分形特性，经算法优化后得出的分形维数可作为评价纸张表面微观形貌的参数，其值越大表示微观形貌越复杂; 纸张表面高度分布均匀性参数越小，表示高度分布越均匀; 当涂布量为3 g /m2 时，光泽涂布对纸张表面分形维数无影响，而表面高度分布均匀性参数从4.05 nm 降低至2.11 nm; 真空镀铝后，纸张表面分形维数从2.58 减小至2.21，且表面高度分布均匀性参数从2.54 nm 降低至0.78 nm．