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

正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法，利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度，提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法，最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能

针对钢铁空分企业氧气放散率高、综合能耗高的问题，建立了以减小转炉用氧总量波动和降低系统能耗为目标的转炉用氧调度模型。综合考虑了吹炼区间时长不变、各吹炼区间起始时刻满足工艺要求、钢水温度大于1250 °C、转炉用氧调度前后变动最小等约束，以基于整数空间的粒子群（Particle swarm optimization, PSO）算法进行求解。同时，以国内某大型钢铁企业空分厂为案例，采用Pipeline Studio软件建立该厂区氧气管网输配系统模型，对转炉用氧调度的节能优化效果进行了验证。结果表明，本文提出的转炉用氧节能优化调度在研究时间段尽可能安排单台转炉生产，有效降低多台转炉吹氧重叠时间，在生产时间内错峰用氧，减小转炉用氧总量波动，缓解氧气供求不平衡的矛盾。在120 min研究时长内，调度前后系统氧气放散量由1242.1 m3降低至0，相应的空分系统的电耗节约了1192.42 kW·h，氧压机的压缩能耗增大了41 kW·h，氧气管网输配系统节约总能耗为1151.42 kW·h。综合计算来看，转炉用氧调度应用到全年，预计减少氧气放散总量5.44×106 m3，节约氧气管网输配系统总能耗5.22×106 kW·h

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

将螺旋埋管等效为三维螺旋线热源，考虑螺旋埋管能源桩的传热过程，运用格林函数和第一型曲线进行积分，推导给出了考虑时间、空间位置、埋管参数和岩土体热物理性质4参数的螺旋埋管能源桩的温度场解析解，建立高精度三维螺旋埋管能源桩的传热模型。并通过在数值模拟软件中建立螺旋埋管能源桩三维模型，依据边界条件，求解得出三维螺旋埋管能源桩温度场数值解。对比结果表明：所建立的能源桩三维螺旋线热源模型具有很高的解析精度。最后，基于解析模型讨论了螺旋埋管能源桩换热温度场的空间分布和时间效应

为了实现多金属地下矿山生产计划编制的动态性和科学有效性,以开采过程中技术经济要求和空间序列关系为约束条件,以利润最大化为目标构建多金属地下矿山生产计划动态优化模型.模型将采准、切割、爆破、回采和充填过程抽象为基本作业单元并加以模型化处理,将地下开采的均衡性要求和接续性问题转化为空间约束条件,以开采状态作为决策变量,构建生产计划优化的0-1整数规划模型,并给出基于人工蜂群模型的求解算法.以西藏某铜钼矿的生产计划动态编制为应用案例,优化解算出矿山未来3年的生产计划,并给出矿床开采时序的三维可视化展示.优化结果表明,通过开采区域的动态调整,在有效保证生产连续性的同时,提升了矿山开采的经济效益

应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型

提出了从带钢板形数据中提取典型板形缺陷向量的方法，即先对带钢板形缺陷进行初级分类，再根据带钢应力之间的相似度提取出单位典型板形向量，最后采用k均值聚类算法求解出典型比值系数.针对提取出的带钢单位典型板形向量而设计出的单侧倒角工作辊，经过大规模的轧制试验，所轧宽带钢板形质量较好，综合平坦度均小于5 IU（1 IU=10-5），基本消除边中复合浪为主的复杂浪形缺陷

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高