提出了一种考虑电压支撑作用的外部电网等值建模方法． 首先由电力系统综合分析程序( PSASP) 的多重故障仿真计算外网所有边界节点的短路信息，得到电流源支路
形式的外网等值模型，该模型忽略了内网运行，因而边界节点电压存在一定误差． 在将该模型转化为基于戴维南支路的阻抗型外网模型后，提出了一种在边界节点的等值功率注入支路中进行以实际电网稳态电压为期望值的等值电势修正的方法，所获修正后的外网等值模型基于边界节点信息，能准确反映外部电网对内网的电压支撑作用． 最后以宁夏局部新能源发电网为例，分别在长链型和环型两种内网结构下对外网建模，仿真验证了所提外网等值建模方法的正确性和有效性．

针对包含多种分布式电源的微网并网运行系统，应用可信性理论分析法，建立了 包含分布式电源的微网并网运行系统的动态有功优化模型，以微网运行的费用成本最小 化作为目标函数，求解后将其结果与采用场景法处理随机变量的优化方法所得结果进行 对比． 算例分析验证了所提模型的正确性，以及所述方法和求解算法对处理小规模分布式 电源接入微网有功优化问题的有效性和实用性．

针对远距离交直流互联多区域电力系统分层分区调度的特点，在已知各区域电网间总电力交换计划的前提下，提出一种远距离交直流并联输电通道联络线有功功率优
化分配方法，优化模型以交直流联络线的总有功损耗最小为目标，考虑交流联络线输电断面的安全约束，并考虑直流联络线功率调节范围和调节次数限制的约束，优化得到交直流联络线的输送功率计划． 针对直流潮流模型计算长度达数百公里的省间交流联络线功率误差偏大的问题，提出了一种简化交流潮流模型以提高计算精度． 通过改进三阶段法求解优化模型，使直流联络线计划既满足功率调节次数限制，又满足每一个输电功率状态的最小持续时间限制，同时实现优化模型各个时段的解耦求解和各个时段子优化模型的并行计算． 最后以某一实际大型交直流互联多区域系统为例，验证了所提模型和求解方法的正确性、有效性．

现有的对电动汽车驱动电机水冷系统的研究主要集中在水冷系统的换热能力方面，对压力损失考虑不够． 针对这一问题，文中首先以常用的驱动电机——永磁同步电机为对象，通过理论计算分析了流道结构参数对换热能力和压力损失的影响，发现流道螺旋圈数对换热和压力损失均有较大影响，而流道截面尺寸的变化对换热能力几乎没有影响，对压力损失影响较大，发现流道螺旋圈数对换热和压力损失均有较大影响，而流道截面尺寸的变化对换热能力几乎没有影响，对压力损失影响较大，提出了考虑换热能力和压力损失的流道设计方法，为高功率密度永磁同步电机水冷系统的设计提供了参考．

直流输电系统换相失败的特性随交流故障合闸角和故障位置的不同而不同，目前只考虑换流母线电压幅值跌落的直流系统换相失败判别方法准确性不高． 文中研究了
换相失败的时空离散性，分析了故障合闸角对换相失败的影响过程，指出最不利于换相的故障时刻，并且揭示了故障位置对换相失败的影响主要源于故障点与直流逆变母线之间电气距离和相位的差异． 基于对换相失败时空离散性的分析，提出了同时计及电压幅值与相位变化的熄弧角判据和以此为基础的换相失败评估方法． 以南方电网三节点 AC/DC 系统为背景，通过与 PSCAD/EMTDC、BPA 仿真结果的对比验证了该评估方法的有效性和实用性．

建立了钢芯铝绞线径向温度场分布热路模型，利用有限元分析软件对不同载流值下导线截面的温度场进行计算，并分析了径向温差产生的原因，同时设计钢芯层和表层
温度分布式实验进行验证． 以实验结果为依据，讨论了不同的温差造成的弧垂计算误差，以及不同档距时的弧垂计算误差． 研究结果表明: 架空线径向温差随着载流量的提高呈增大趋势，自然对流情况下，表面温度 70℃时，钢芯温度达到 73． 5 ℃，导致弧垂的计算误差逐渐扩大; 在钢芯层和表层温差一定时，档距越大，计算误差越大，而相对误差越小．

为了研究大气条件参数对空气间隙放电电压的影响程度，使用放置在自然环境中的球 － 球电级全自动放电监测装置实时监测和记录的放电电压和大气条件参数数据，
建立灰色关联度的计算模型，并通过计算得到各大气条件参数对放电电压的灰色关联度，结果表明，大气条件参数按灰色关联度大小( 从大到小) 的排序依次为气压、温度、风速、相对湿度、照度。以大气条件参数为输入，使用 Chebyshev 神经网络对放电电压进行预测，取得比 BP 神经网络更好的预测结果． 根据大气条件参数的排序，分别取前两者( 气压、温度) 、前三者( 气压、温度、风速) 、前四者( 气压、温度、风速、相对湿度) 作为 Cheby-shev 神经网络的输入，对放电电压进行预测． 预测结果表明，随着输入个数的减少，预测的平均相对误差和最大相对误差变化很小．

针对目前的字典学习方法对不同摄像机视角行人特征的联系考虑不足的问题，提出了一种新的基于字典学习和 Fisher 判别稀疏表示的行人重识别方法． 该方法考虑不
同场景中同一行人的特征应该具有相似的稀疏表示，提出行人重识别离散度函数的概念，加入约束稀疏表示的正则化项，最大化不同行人稀疏表示的类间离散度，同时最小化同一行人稀疏表示的类内离散度，通过学习到的字典得到具较强区分识别能力的稀疏表示． 在公开数据集 VIPeR、PRID 450s 和 CAVIAR4REID 上的实验表明，文中方法的识别率高于目前基于字典学习的行人重识别方法．

先义了一个常数度代数图 Gcoset，在此基础上构造了 8 度正则度、对称性良好的数据中心网络的虚拟化拓扑结构 GDCN; 然后详细描述了 GDCN 的静态模型以及 Gcoset的路由算法，并给出了 GDCN 结构以及一个具体实现; 最后将 GDCN 与其他数据中心网络模型进行了对比． 结果表明: GDCN 的直径仅为 O( logN) ; Gcoset 的路由算法较为简单;GDCN 结构简单、通信性能较高，可扩展性良好，且具有良好的路由容错性．

为构造具有良好性能的多密钥安全多方计算( SMC) 协议，对 Gentry-Sahai-Waters( GSW13) 全同态加密( FHE) 方案的密钥同态性质进行了研究． 在此基础上提出了一个基于 GSW13 方案的层次型多密钥 SMC 协议，该协议构造方式简单，只需要 3 轮通信，且在半诚实与半恶意环境和公共随机串模型下，其安全性可以归结到容错学习问题( LWE)和它的一个变种问题; 分析了该变种问题的困难性，并给出了半恶意模型下该协议的形式化安全证明． 该协议自然构成一个相同环境下的层次型多密钥全同态加密方案． 对比分析表明，文中协议在整体性能上优于已有方案．

为解决发动机高速轴承振动数据时域信号中隐藏的突变信号难以精确时频定位的问题，提出一种突变信号的时幅拐点分析算法． 该算法首先通过离散傅里叶变换对信号
进行特征频率的提取，再针对该特征频率进行时移傅里叶分析，通过该频率时移傅里叶分析下的时幅拐点找出突变信号的进入时刻和消失时刻，最后通过对确定时段内的信号进行二次傅里叶分析获得该突发信号的幅值． 理论分析、理论仿真和高速轴承振动数据工程仿真验证均表明，该算法能准确捕捉和提取突变信号的幅值及其在振动信号中的出现时刻和消失时刻．

为提高二值图像连通区域标记( CCL) 的计算效率，提出快速游程标记( FRL) 算法，对基于游程的两次扫描算法中的传统游程连通检测算法进行了优化; 然后介绍了基于
FRL 与并查集的整体算法; 最后对 FRL 的计算效率进行了实验验证，并将整体算法与RTS 与 SAUF 两种典型的两次扫描 CCL 算法进行了比对分析． 结果表明: FRL 算法省去了行间游程不必要的后续比对，使得比对形式接近于链式，大幅度提高了游程标记的计算效率，时间复杂度由传统 RL 算法的 O( mn) 降为 O( m + n －1) ，执行时间降为与并查集运算环节同一量级; 整体算法的性能明显优于 RTS 算法，总体上略优于 SAUF 算法．

针对现有布鲁姆过滤器在流识别应用中对每个 IP 包进行相同的处理，未考虑 IP包识别失效代价和硬件开销的问题，提出一种面向 IP 包识别的算法——CPBF( Classified and Pipelined Bloom Filter) ． 该算法通过引入 IP 头中服务类型作为识别失效代价的判断依据对 IP 包进行分类，根据分类结果采取不同数目的 Hash 函数进行映射，降低高失效代价 IP 包的识别失效率; 同时在 Hash 计算中采用流水机制加速识别速率; 基于概率论、微分方程等相关知识对 CPBF 算法进行了描述和理论分析，最后在 FPGA 上对算法进行实现和实验． 结果表明，与标准布鲁姆过滤器、多维布鲁姆过滤器相比，CPBF 在具有较低的识别失效率和硬件开销的同时，也能保持较高的识别速率．

互信息测度仅考虑了图像全局一致的灰度统计特性而忽略了空间结构信息和图像灰度统计的局部性特点． 为克服以上缺点，提出了一种基于局部结构张量 － 互信息新测度的配准方法． 所提出的新测度充分考虑了图像邻域的结构信息，将结构越强的位置赋予较大的度量值，使得全局极值的区别性加强，减少了配准过程中陷入局部极值的风险，提高了配准成功率，增强了配准的鲁棒性． 采用模拟脑图像和临床图像进行了配准试验，结果表明，与基于互信息和局部互信息的配准方法相比，该方法配准成功率平均提高了 50%以上，配准鲁棒性显著增强．

针对观测域和像素域两阶段多假设预测重构方案在低采样率时重构效果不理想，且对于运动剧烈的序列预测精度不够、时间复杂度较高等问题，在两阶段多假设预测
的基础上，提出了基于快速搜索的迭代多假设预测重构算法． 该算法利用像素域分块的灵活性，基于重叠块在像素域迭代预测重构; 针对运动较快的序列，采用十字形联合区域搜索方法以减小大范围搜索的算法复杂度; 同时利用图像空间相关性进行帧间/帧内自适应假设块的模式选择与已有算法相比，文中重构算法进一步削弱了块效应，降低了大范围搜索的运算复杂度，提高了重构性能．

LTE-A 网络中的终端直通( Device-to-Device，D2D) 技术能够有效提高资源利用率，然而复用资源引起的同频干扰会制约系统容量的提升． 合理的功率控制策略可以有效降低干扰，提高网络整体性能． 为了进一步提升该网络中各类用户的功率效率，文中提出一种基于功率效率最优化的功率控制方法． 首先根据该网络资源复用的特点，从资源使用的角度提出一种新的功率效率定义方式，进而将功率分配建模为最大化该功率效率的优化问题，并提出了一种变步长增量迭代的求解算法为各类用户分配最佳发射功率． 仿真表明，提出的功率控制方法能以较低的功耗获得较高的吞吐量，与现有方案相比，在降低了复杂度的同时使功率效率上升了约 15%，有效减少了同频干扰造成的影响．

为探索锗激光器的性能优化方案，建立了基于双轴张应变的双异质结法布里 －珀罗电激励式边缘发射锗激光器模型． 通过该模型讨论了双轴张应变与最优掺杂密度的
关系，分析了不同双轴张应变和掺杂条件下阈值电流密度、电光转换效率等激光器参数的变化． 结果表明: 最优掺杂密度随着双轴张应变的增大而减小，过高的掺杂则导致激光器工作性能的下降; 在同等掺杂条件下，光增益以及增益的峰值波长会随着双轴张应变的增大而增大; 与文献数据相比，在 0． 8% 双轴张应变和对应的最优掺杂密度( 8 × 10¹⁹cm^-3 )下，锗激光器的阈值电流密度降低至文献数据的 1/10，电光转换效率提升了约 10 倍．

为了更真实地反映交通流特性，在 Konishi 提出的耦合映射( CM) 跟驰模型基础上，考虑不同速度下车辆的不同安全距离，设计了新的安全距离表达式，随后提出了一类
基于时变安全距离的 CM 跟驰模型，并对模型的稳定性进行了研究; 基于稳定性理论，给出了模型满足稳定和交通拥挤现象不会出现的充要条件，在此基础上设计了一类滞后反馈控制器以更好地抑制交通拥堵; 最后通过仿真算例，对比了 Konishi 模型和新跟驰模型在抑制交通拥堵和车辆行驶过程中二氧化碳排放方面的性能． 仿真算例表明: 与 Konishi跟驰模型相比，基于时变安全距离的跟驰模型的收敛性更强; 所设计的控制器能通过调整车队速度有效缓解交通拥堵和降低车辆二氧化碳排放．

在高斯核支持向量机 ( SVM) 的参数优化中，针对以特征空间中的类间距离( ICDF) 为测度选择核参数时存在计算量大、耗时长的问题，首先提出并证明了 ICDF 是
高斯核参数的严格单峰正定函数，然后根据该结论提出了改进黄金分割法( MGSA) 来快速搜索核参数在候选集中的最佳值，在此基础上提出一种基于 MGSA 和微分进化算法的SVM 参数快速优化方法，最后通过比较实验验证了所提方法的有效性和快速性．

为提高图论最小生成树的分割精度，保留更多边缘细节，提出了一种结合非下采样 Contourlet 变换( NSCT) 及改进图论最小生成树( MST) 的图像分割方法． 首先，将图像进行 NSCT 分解，得到一个低频子带和多个高频方向子带，对各高频方向子带采用改进的贝叶斯萎缩阈值抑制噪声，通过模极大值检测关联边缘的像素点，结合低频子带灰度值和高频子带系数构造多尺度多方向的 MST 边权，并加重关联边缘的边权重; 然后，从区域内部和区域间差异函数以及合并机制方面对 MST 分割算法进行改进，降低噪声或孤立点的影响; 最后，改进和声搜索算法的“调音”策略，自适应获取 MST 分割算法的最优参数，得到全局最优分割． 实验结果表明: 与其他改进图论MST 分割方法相比，文中方法的抗噪声性能好，提高了分割精度，且错分率低，所得图像边缘细节明显，分割效果较好．