以程潮铁矿为工程背景,将采矿方法初选视为分类问题来处理,采用模糊聚类法从技术影响因素方面按照相似程度对采矿方法进行了分类初选,避免了以往采用工程类比进行初选的主观随意性,提高了采矿方法初选方法的科学性.在此基础上,运用层次分析法,综合考虑经济、资源、效率、安全及环境等五大类因素,构建了较为全面的采矿方法选择综合层次评价指标体系,并得到了合理的权重矩阵,较好地解决了多因素决策时各方案评判指标出现优越性交叉时的权重分配问题.最后采用模糊综合评判方法确定最优采矿方法

针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题，研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”，加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法，实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律；对密集散乱点云，提出了沿y轴方向分层剖分，层内数据以x和z坐标极值分区，区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明：基于最小二乘法的拼接算法最优，误差范围在0.1 mm左右；数据精简率为15%-25%，确保了边界三维信息的完整性

在存在多介质的高炉回旋区内,首先利用安装在风口直吹管窥视孔的电荷耦合器件(charged couple device,CCD)摄像机可以获得高炉回旋区内累积的二维温度辐射图像,然后将高炉回旋区均分成若干小块,利用数学模型近似模拟回旋区内的辐射传热过程并建立矩阵方程,通过求解方程获得高炉回旋区内的三维温度场.在模拟辐射传热过程中,本文提出了一种更有效也更符合实际生产的新方法——基于距离的高斯函数模型来模拟高炉内介质的辐射能量传播过程并获得了较好的三维温度场.由于存在波动误差以及电荷耦合器件摄像机测量误差等,所以我们通过在测量数据中添加随机误差来验证重构温度场的有效性以及稳定性.结果显示重构的三维温度场与真实温度场非常接近,误差在高炉工业允许的5%范围以内

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标， 采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标，采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明，相比单车ACC而言，协同ACC的约束空间更为严苛，车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响，建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性，以确保车队整体品质