对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较，梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程. 对EEG数据进行介绍，从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开，梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案，包括各阶段所存在的难点与问题. 全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性，讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向.

基于现有足式机器人触地检测方法的研究，综合论述了腿部结构设计、足端设计、传感器设计对触地检测的影响. 总结外部传感器直接检测的触地检测方法、基于运动学与动力学的触地检测方法以及基于学习的触地检测方法. 归纳地面湿滑、地面松软以及非足端触地这3种特殊场景中的触地检测方法. 分析触地检测技术的应用场景，具体包括运动控制的需要、导航中的应用、地形与地质的感知这三大应用场景. 指出硬件改进和集成、多模态触地检测、多传感器融合化触地检测以及智能化触地检测这四大触地检测方法相关的发展趋势，总结各触地检测算法之间的具体关联，为触地检测后续技术的发展及触地检测的具体应用提供指导.

针对多智能体追逃问题，提出基于优先经验回放和解耦奖励函数的多智能体强化学习算法. 将多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）和双延迟-确定策略梯度算法（TD3）相结合，提出多智能体双延迟-确定策略梯度算法（MATD3）. 针对多智能体追逃问题中奖励函数存在大量稀疏奖励的问题，提出利用优先经验回放方法确定经验优先度以及采样高价值经验. 设计解耦奖励函数，将奖励函数分为个体奖励和联合奖励以最大化全局奖励和局部奖励，提出DEPER-MATD3算法. 基于此算法设计仿真实验，并与其他算法对比，实验结果表明，该算法有效解决了过估计问题，且耗时相比MATD3算法有所减少. 在解耦奖励函数环境下该算法训练的追击者的全局平均奖励升高，追击者有更大的概率追击到逃逸者.

针对现有疲劳状态检测方法无法适用于疫情防控下的驾驶员，利用改进后的YOLOv5目标检测算法，对驾驶员的面部区域进行检测，建立多特征融合的疲劳状态检测方法. 针对公交驾驶特性，建立包含佩戴口罩和未佩戴口罩情况的图像标签数据. 通过增加YOLOv5模型的特征采样次数，提高眼、嘴、面部区域的检测精度. 利用BiFPN网络结构保留多尺度的特征信息，使得预测网络对不同大小的目标更敏感，提升整体模型的检测能力. 结合人脸关键点算法提出参数补偿机制，提高眨眼、打哈欠帧数的准确率. 将多种疲劳参数融合归一化处理，开展疲劳等级划分. 公开数据集NTHU和自制数据集的验证结果表明，该方法对佩戴口罩和未佩戴口罩情况均可以进行眨眼、打哈欠识别，可以准确地判断驾驶员的疲劳状态.

针对单模态特征提取存在的模态特征异质性难以保留问题和跨模态特征融合存在的特征冗余问题，基于跨模态Transformer，提出新的多模态情感分析模型（MTSA）. 使用长短时记忆(LSTM)与多任务学习框架提取单模态上下文语义信息，通过累加辅助模态任务损失以筛除噪声并保留模态特征异质性. 使用多任务门控机制调整跨模态特征融合，通过层叠Transformer结构融合文本、音频与视觉模态特征，提升融合深度，避免融合特征冗余. 在2个公开数据集MOSEI和SIMS上的实验结果表明，相较于其他先进模型，MTSA的整体性能表现更好，二分类准确率分别达到83.51%和84.18%.

为了探索基于物理信息的神经网络（PINN）求解微分方程时，物理信息在训练神经网络中的作用，提出将物理信息分为规律信息和数值信息2类，以阐释PINN求解微分方程的逻辑，以及物理信息的数据驱动方式和神经网络可解释性.设计基于2类信息的神经网络综合损失函数，并从训练采样和训练强度2方面建立信息的训练平衡度，从而利用PINN求解Burgers-Fisher方程. 实验表明，PINN能够获得较好的方程求解精度和稳定性；在求解方程的神经网络训练中，Burgers-Fisher方程的数值信息比规律信息能更好地促进神经网络逼近方程解；随着训练采样和迭代次数的增加，以及2类信息的平衡，神经网络训练效果得到提高；增加神经网络规模可以提高方程求解精度，但也增加了网络训练迭代时间，在固定训练时间下并非神经网络规模越大效果越好.

针对现有服务推荐方法中高阶服务特征提取不够充分的问题，提出基于超图卷积神经网络的多行为感知服务推荐方法(MBSRHGNN). 该方法根据服务交互类型和服务组合信息构建多重超图，基于谱分解理论和多重超图的功能结构特性以设计双通道超图卷积网络. 利用切比雪夫多项式近似超图卷积核来降低计算复杂度；在超图卷积过程中，结合多行为推荐方法和自注意力机制度量多行为交互之间的重要性差异，提出HG-DiffPool超图池化方法来降低特征维度；通过融合服务嵌入向量和超图信号，学习不同服务的推荐概率分布；爬取真实服务数据，构造不同稀疏度的数据集进行实验. 实验结果表明，所提的MBSRHGNN服务推荐方法能够适应数据高度稀疏的推荐场景，并且在推荐精确度和相关性上的表现优于现有基线方法.

针对当前区块链Kademlia网络研究中通常以牺牲安全性为代价提升可扩展性的问题，提出基于小世界理论的区块链Kademlia网络改进方法. 该方法遵循小世界理论的思想，提出置换扩容节点的概率公式，概率与节点间距离呈反比，节点置换次数和额外增加的节点数量可以根据实际情况灵活调整. 通过理论分析和实验验证，证明了采用该方法改造的网络能够达到最终的稳定状态. 实验结果显示，利用该方法将全网广播交易消息时须经历的传输层级减少了15.0%~30.8%，加快了定位节点的速率. 与其他改变网络结构的优化算法相比，该方法降低了网络的结构化程度，增强了网络的安全性.

现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化（MOPSO）算法. 本研究介绍了多目标优化问题（MOPs）的研究背景，阐述了MOPSO的基本理论. 根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法，介绍了现有的经典算法. 介绍相关评价指标，并选取7个有代表性的算法进行性能分析. 实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足，其中，基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优. 对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍. 并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向.

针对当前物体6D位姿估计任务准确率较低的问题，提出双目数据集制作方法及物体6D位姿估计网络Binocular-RNN. 将YCB-Video Dataset中已有图像作为双目相机左摄像头捕获内容，利用Open GL将YCB-Video Dataset中相应三维物体模型进行导入，输入各物体相关参数，由虚拟双目相机右摄像头捕获合成图片. 利用单目预测网络分别对双目数据集中左、右图像的几何特征进行提取. 经过循环神经网络对几何特征进行融合，并预测物体6D位姿. 以模型点平均距离(ADD)、平均最近点距离(ADDS)、平移误差和角度误差作为评价指标,对Binocular-RNN与其他位姿估计方法进行对比. 结果表明，在利用单一物体对网络进行训练时，Binocular-RNN 的ADD或ADDS指标得分分别为PoseCNN、GDR-Net的2.66、1.15倍. 利用基于物理的实时渲染（Real+PBR）方式训练的Binocular-RNN的性能超过基于深度神经网络的迭代6D姿态匹配的方法(DeepIM).

为了构建航空装配领域中装配流程信息、装配技术知识、行业标准和三者内在联系组成的航空装配知识图谱，提出基于持续学习的命名实体识别技术框架. 所提框架的特点是从零语料到大规模语料的渐进式学习过程中，在不依赖人工设定特征的情况下，始终保持较高的识别效果. 从飞机总装配和部件对接的实际工业场景展开所提框架的性能对比实验，并以操纵拉杆和钢索的安装为实验案例. 实验结果表明，在处理不同规模的语料环境的情况下，所提框架在正确率、召回率、F1值上均显著优于以往算法，所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.

为了解决严格环境规制背景下工业企业如何选择适宜的绿色技术创新类型来实现工业绿色转型的问题，采用包含非期望产出的超效率与基于松弛值测算（SBM）相结合的SBM模型，测算中国30个省份2008—2020年的工业环境效率，以该效率表征工业绿色转型水平. 通过面板门槛模型，探究不同环境规制强度下绿色技术创新类型对工业绿色转型的影响机理. 结果表明，整体上，2008—2020年中国工业环境效率处于波动上升态势，区域间的效率差距整体上呈微幅减小的趋势. 不同绿色技术创新的环境效应存在显著差异，其中强调工艺和产品的过程导向型绿色技术创新是实现工业绿色转型的关键. 随着环境规制强度的加大，过程导向型绿色技术创新的正向环境效应会加大，结果导向型绿色技术创新的负向环境效应会降低.

对文本生成图像任务进行综合评估和整理，根据生成图像的理念，将文本生成图像任务分为3大类：基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像. 针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法，按照改进的不同技术点归纳为6小类：采用多层次体系嵌套架构、注意力机制的应用、应用孪生网络、采用循环一致方法、深度融合文本特征和改进无条件模型. 通过对不同方法的分析，总结并讨论了现有的文本生成图像方法通用评估指标和数据集.

为了提高仓储系统作业效率，对四向穿梭车仓储系统复合作业开展调度优化研究. 在四向穿梭车和提升机采用复合作业完成任务的基础上，考虑设备在水平方向和垂直方向的协同作业特性. 通过四向穿梭车和提升机开始和结束作业时间以及开始作业层数之间的联系，在不同作业模式下进行讨论，从而构建以出入库作业时间最短为目标的数学模型. 提出基于任务分类的方法对遗传算法的种群进行初始化，随后在该方法的基础上完成种群的交叉和变异来求解模型，进而得出系统的最优任务分配及排序. 通过实例分析四向穿梭车数量及单双台提升机对系统作业效率和成本的影响，验证基于任务分类的遗传算法的有效性，结果表明该算法至少提高10.3%的作业效率.

针对有人驾驶车辆与自动驾驶车辆共存的停车系统，设计基于自动驾驶车辆调度的停车系统收费策略，以提升停车系统运行效率. 该策略在停车场无可用停车泊位但存在自动驾驶车辆时向有人驾驶车辆提供自动驾驶车辆调度服务，停车系统向有人驾驶车辆收取一定调度费用后，通过在多个停车场间调度若干自动驾驶车辆，为有人驾驶车辆在其目标停车场创造可用停车泊位. 各停车场的调度费用会影响有人驾驶车辆用户的停车选择，进而影响停车系统的运行效率，构建基于智能体的停车仿真模型，采用遗传算法差异化地设置系统内各个停车场的停车调度收费方案. 仿真结果显示，采用基于自动驾驶车辆调度的差异化收费策略，可以有效地减少有人驾驶车辆用户的行驶时间、步行时间、总出行时间及行驶里程，增加停车系统营收，降低社会成本，有效地缓解停车矛盾.

为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端，设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块. 为了减小六维力传感器的维间耦合，开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练. 利用多重随机操作来提高算法的泛化性能，并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦. 通过单维和六维力传感器加载实验，表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理；解耦后相对误差在0.85%以下，相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.

针对考虑运输时间的柔性作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为优化目标，提出自适应樽海鞘群算法. 设计基于随机密钥方法的3层编码方案，将编码的离散解空间连续化. 引入惯性权重评价跟随者之间的相互影响程度，增强算法的全局探索与局部搜索能力. 提出自适应更新领导者-跟随者种群数量策略，根据种群迭代状态对领导者和跟随者的数量进行自适应调整. 在邻域搜索中引入禁忌搜索策略，防止算法陷入局部最优. 通过基准算例测试，验证了算法的有效性和优越性，发现AGV数量对完工时间的影响符合边际效应递减的规律.

为了满足开放域下海量新增模型数据的管理和检索需求，提出开放域三维模型检索算法，可以有效地利用多模态信息的语义一致性. 借助无监督算法探寻未知样本间的类别信息，利用该类别信息实现网络模型的参数优化，使得网络模型在开放域条件下具有更好的模型表征性能及检索结果. 提出基于Transformer结构的层级化多模态信息融合模型，有效地剔除了多模态间的冗余信息，得到鲁棒性更强的模型表征向量. 在数据集ModelNet40上进行实验，通过与其他典型算法的对比实验可知，所提方法在mAP指标上优于所有的对比方法，验证了该方法在检索性能提升上的有效性.

针对现有煤矿井下无人驾驶轨道电机车因巷道环境恶劣导致障碍物识别精度低的问题，提出用于无人驾驶电机车障碍物精准实时检测的PDM-YOLO模型. 基于YOLOv5，将模型C3模块中的传统卷积替换为部分卷积，构建C3_P特征提取模块，有效减少模型的浮点运算量（FLOPs）与计算延迟. 采用改进后的解耦头，对传统YOLOv5的预测头进行解耦，提高模型的收敛速度及对障碍物的识别精度. 优化Mosaic数据增强方法，丰富训练图像的特征信息，提高模型的普适性和鲁棒性. 实验结果表明，PDM-YOLO模型在自制数据集上的平均检测精度（mAP）达到96.3%，平均检测速度达到109.2 帧/s，PDM-YOLO模型在PASCAL VOC公共数据集上的检测精度高于现有主流的YOLO系列模型.

针对边缘端进行垃圾检测分类实时性差的问题，提出轻量化的Yolov5垃圾检测解决方案. 引入Stem模块，增强模型对输入图像的特征提取能力. 将backbone的C3模块进行改进，提高特征提取能力. 使用深度可分离卷积替换网络中的3×3降采样卷积，实现模型轻量化. 使用K-means++算法重新计算物体的锚框值，使模型在训练过程中能够更好地预测目标框的大小. 通过实验研究对比可知，改进模型相比于Yolov5s模型，mAP_0.5提升了0.8%，mAP_0.5:0.95提升了3%，模型参数量减少到原来的77.9%，推理速度提升了21.9%，极大地提高了模型的检测性能.