针对菲涅尔透镜存在实际光学效率偏低的问题，本文设计了一种由非球面透镜和棒锥镜组成的高效非成像聚光光学系统。在光学设计软件Zemax的序列模式下对非球面透镜进行了优化设计，通过最大程度地减小球差，像面光斑的几何半径从42mm降到了1.7mm。基于此，在Zemax的非序列模式下，完成了非球面透镜和棒锥镜的建模和优化，通过蒙特卡罗光线追迹分析实现了光学效率为87%、接收角为0.9°的非成像聚光光学系统。最后，基于非球面透镜阵列和棒锥镜样品，实现了高倍聚光型光伏模组的封装与测试。测试结果表明，该模组的光电转换效率达30.03%，与菲涅尔透镜构成的高倍聚光型光伏模组相比有显著提升

针对炼钢?连铸过程的生产调度问题，首先，对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述，梳理了各类方法的特点及适用范围；其次，介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例，并讨论分析其特点；最后，在以往研究的基础上，对未来炼钢?连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议，针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路，以国内某特钢厂为例，提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法；针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路，提出了基于多智能体的炼钢?连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法。优化高效的建模及求解方法是解决生产调度问题的重要手段之一，旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控，对实现炼钢?连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

《高等数学 1,2》 《经济数学 1，2，3》 《文科数学 1，2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 I》 《概率论与数理统计 II》 《数值分析Ⅰ》 《数值分析Ⅱ》 《数值分析Ⅲ(或计算方法)》 《离散数学 I》 《离散数学 II》 《复变函数与积分变换 I》 《复变函数与积分变换 II》 《运筹学》 《运筹学（公选）》 《数学模型》 《数学建模（公选）》 《矢量分析与场论》 《大学物理 I1 ，I2》 《大学物理 II1 ，II2》 《大学物理Ⅲ》 《医学物理学》 《文科物理》 《近代物理（公选）》 《现代工程技术中的物理基础（公选）》 《科学研究方法论（公选）》 《科学技术概论（公选）》 《PASCO 物理探索（公选）》 《数学分析 1，2，3》 《高等代数 1，2》 《空间解析几何》 《常微分方程》 《信息论概论》 《信号与系统 I》 《信号与系统 II》 《数据分析与应用软件》 《信息论与编码理论 I》 《信息论与编码理论 II》 《最优化方法》 《数字信号处理》 《数字图像处理》 《数学专业英语》 《算法分析》 《信息科学导论》 《电路分析》 《数学物理方法》 《电磁场与电磁波》 《应用光学》 《电子设计自动化》 《光度学与色度学基础》 《数字信号处理及应用》 《激光原理及应用》 《信息光学》 《光电子技术基础》 《光电测量技术》 《微波原理与天线》 《现代通信技术》 《红外物理及应用》 《数字语音处理》 《大学物理实验 I1，I2》 《近代物理实验（公选）》 《近代物理基础与实验》 《电子信息专业综合实验》 《数学实验》 《信号与系统课程设计》 《数字信号处理课程设计》 《信息论与编码理论课程设计》 《数字图象处理课程设计》 《计算机技能培训》 《专业实践与训练》 《毕业实习》

基于定量化方法对天目山构树组植物深裂规律的探究 天目山毛竹与麻竹节长模型及其特性研究 自然生长苎麻的 3D 建模与结构规律初探 天目山特定几种草本植物对遮阴环境的形态反应探究 天目山缠绕植物手性与倾角规律初探 基于音频分析法的天目山常见蝉类分类研究 不同色光影响下的铜绿丽金龟移动趋势探究 天目山铜绿丽金龟对乙酸乙酯的耐受性与毒瓶的优化 天目山地区不同生境下昆虫多样性比较 西天目山夏季鸟类群落结构的变化——从 2009至2018 天目山低山草本群落次生演替初期物种变化与群落构建机制探究 功能性状多样性预测群落稳定性 天目山地区雾水葛叶片不同光照强度下昆虫取食状对比研究 天目山地区常见克隆植物与局部物种多样性的关系初探

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