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.

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%.

为了实现城市高架桥或高速公路改扩建工程超大规模盖梁的装配化、快速化施工，提出由钢板和超高性能混凝土（UHPC）制作的外壳及现浇核心混凝土（NC）组成的新型UHPC-NC组合盖梁.为了探究外壳UHPC和钢模板厚度对受力性能的影响，对不同UHPC和钢板厚度进行参数分析. 分析结果表明，在自重作用下，外壳的刚度受UHPC和钢板厚度及其比例的共同影响. 当张拉预应力和浇筑混凝土时，UHPC和钢板越厚，外壳的受力性能越好，但是经济性会降低，建议采用UHPC厚70 mm，钢板厚6 mm的方案. 为了验证该方案的可行性和安全性，设计1∶2.5的缩尺模型，开展静力加载试验. 结果表明，新型UHPC-NC组合盖梁的受力性能好，安全储备较高，可以为盖梁的装配化施工提供参考.

为了综合分析YOLO（You Only Look Once）算法在提升交通安全性和效率方面的重要作用，从“人-车-路” 3个核心要素的角度，对YOLO算法在交通目标检测中的发展和研究现状进行系统性地总结. 概述了YOLO算法常用的评价指标，详细阐述了这些指标在交通场景中的实际意义. 对YOLO算法的核心架构进行概述，追溯了该算法的发展历程，分析各个版本迭代中的优化和改进措施. 从“人-车-路”3种交通目标的视角出发，梳理并论述了采用YOLO算法进行交通目标检测的研究现状及应用情况. 分析目前YOLO算法在交通目标检测中存在的局限性和挑战，提出相应的改进方法，展望未来的研究重点，为道路交通的智能化发展提供了研究参考.

为了研究工业园区综合能源系统的多能互补新路线，提出基于高低温相变材料的新型蒸汽卡诺电池. 建立计及设备性能与质量流量的热力学循环计算模型，分析设计参数、多级压缩结构对系统热泵系数、循环效率、储电损失与供热?效率的影响. 通过探究发现，低温相变材料的相变温度和高温相变材料的相变温度是影响蒸汽卡诺电池性能的主要因素，得到蒸汽卡诺电池的高循环性能区. 优化蒸汽卡诺电池的参数与结构，结果表明，循环效率可达56.96%，热泵系数可达2.55，供热?效率可达68.74%.

针对配备电子机械制动(EMB)系统的车辆在弯道发生制动失效时易发生失稳跑偏的问题，提出结合制动力重构和路径跟踪的控制策略. 针对黏菌优化算法(SMA)的缺陷，引入高斯扰动和分阶段寻优改进算法的不足. 使用改进的黏菌算法，对线性二次调节器(LQR)的权重矩阵进行寻优. 当检测到EMB系统出现单轮失效时，利用改进的LQR算法计算车辆的横摆力矩，对制动力进行重构以维持车辆稳定. 对纯跟踪算法进行改进，通过转移跟踪控制点，提高算法的响应速度. 引入自适应模糊算法以考虑路面、速度各动态因素的影响，提高算法的适应性. 当检测到EMB系统出现双轮失效时，利用路径跟踪的方法，使车辆沿既定路线行驶直至安全停止. 试验结果表明，相较于传统方法，单轮失效下的横向偏差最大下降了59.15%，双轮失效的横向偏差最大下降了41.95%. 利用该控制策略，可以更有效地保证弯道制动失效时的行车安全.

针对由散射、吸收和色偏等多种因素导致的水下图像模糊、对比度低、图像失真辨识困难的问题，提出基于改进CycleGAN的多失真类型水下图像增强算法. 为了提高图像增强效果，在CycleGAN的生成器中采用Auto-Encoder+Skip-connection的网络结构，添加全局色彩校正结构，从像素方面以及颜色方面进行全局增强，从而更好地捕捉水下图像中的色彩信息. 设计多维感知判别器来学习图像的全局特征和局部特征，此设计更加注重图像局部细节部分，有效针对散斑和色彩噪声，从多维空间上感知图像，提取特征能力更强，从而能提高图像判别的精度. 在EUVP、UIEB和U45数据集上的实验结果表明，所提出的方法取得了较好的结果，相较其他算法，在处理多种水下失真类型的图像方面，该算法的SSIM指标平均比第2名高出1.57%、PSNR指标高出1.836%、UIQM指标高出1.324%、UCIQE指标高出1.086%，在处理颜色和噪声细节方面表现出色.

针对疲劳驾驶检测方法泛化能力差、特征提取模式单一、模型不可解释等问题，提出多模态特征融合模型nsNMF-PCNN-GRU-MSA，通过分析驾驶员脑电图（EEG）信号实现疲劳程度的检测. 在网络浅层设计通道加权模块，引入非平滑非负矩阵分解（nsNMF）算法计算电极通道的贡献度；在网络中层设计多模态特征融合模块，引入格拉姆角场成像方法将一维EEG数据映射成二维图像，并采用PCNN-GRU并行方式融合不同模态的时空特征；在网络深层融合多头自注意力机制（MSA），完成疲劳驾驶状态分类任务. 实验结果表明，该模型在数据集SEED-VIG和SAD的混合样本上的疲劳检测准确率分别为93.37%、90.78%，单个被试数据准确率最低分别为86.60%、85.59%，高于近年先进模型. 将特征激活值映射到大脑拓扑图上的分析方法不仅提高了模型的可解释性，而且为疲劳驾驶检测提供了新视角.

针对人工驾驶车辆轨迹的预测难题及对自动驾驶决策的影响，建立基于时空图注意力网络的车辆多模态轨迹预测模型（STGAMT）. 模型基于车辆的历史信息，对车辆时间和空间维度的特征进行建模. 利用二维卷积神经网络识别车辆的横纵向的变道状态信息，将横纵向变道状态信息分别与时空动态交互模块输出信息桥连为横纵向运动特征，采用Softmax函数识别车辆的驾驶意图. 利用基于高斯条件分布的GRU网络对轨迹进行多模态轨迹输出. 实验结果表明，在短期预测范围内，STGAMT模型在HighD和NGSIM数据集上的RMSE较其他5个经典模型的平均RMSE降低了63.8%和41.0%；在长期预测范围内，STGAMT模型在HighD和NGSIM数据集上的RMSE较其他5个经典模型的平均RMSE降低了62.5%和19.1%. STGAMT模型可以有效提高人工驾驶车辆轨迹预测精度.

针对路面病害生成和恶化的预测问题，提出应用图卷积神经网络的路面病害态势预测方法. 通过聚类算法建立拓扑网络，选取目标病害在演化过程中的主要影响因素；为了增强图神经网络对病害信息的表达能力，采用图拓扑增强的方法，从静态和动态方面分别构造与病害信息相关的视图；采用图神经网络(GNN)架构增强的方法，在视图维度上应用注意力机制调整不同视图的影响力，并在时间维度上应用Transformer和GRU模块，增强模型在长时间序列中对病害状态的预测性能. 设计模型的内部调整测试，经消融试验、多样本测试和超参数对照组的验证，证明所提模型的适用性和稳定性. 针对大型稀疏的路面病害数据集，此模型的平均绝对误差均值收敛在4.0以内，综合性能优于传统预测算法.

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.

以水泥炉窑氮氧化物（NO_x）脱除为研究对象，分析烟气温度、入口NO_x质量浓度、氨氮摩尔比（NSR）、催化剂装载量和积灰时间等对选择性催化还原脱硝技术(SCR)性能的影响，研究水泥炉窑SNCR-SCR联合脱硝工艺. 依托浙江省某水泥熟料生产线，通过在已配套的SNCR脱硝装置后端引入SCR反应器深化烟气脱硝过程，建立体积流量为10 000 m³/h的SNCR-SCR联合脱硝系统. 结果表明，在烟气体积流量为10 000 m³/h，入口温度为340 °C，入口NO_x质量浓度为200~320 mg/m³的条件下，选择NSR为0.85~1.00、催化剂用量为8.1 m³时，SCR处理系统出口NO_x排放质量浓度为23.4 mg/m³，氨排放质量浓度为0.98 mg/m³，SCR系统脱硝率可达90.4 %. 中试实验NO_x的排放质量浓度、氨排放质量浓度均远优于《水泥工业大气污染物排放标准》（GB4915—2013）的规定，证明可实现水泥炉窑烟气氮氧化物的超低排放.

为了提高欠采样并行磁共振成像的图像重建质量，提出基于变分模型和Transformer的多尺度并行磁共振成像重建模型(VNTM). 该模型利用欠采样多线圈k空间数据来估计灵敏度图，并利用中期增强策略以提高灵敏度图的准确性. 将欠采样多线圈k空间数据和估计的灵敏度图输入变分模型进行重建，在变分模型中，通过前处理模块对图像数据进行降分辨率处理，以减少计算负担. 通过具有Transformer的多尺度U型网络，实现多尺度特征的有效融合. 使用后处理模块恢复分辨率，并对输出数据进行数据一致性操作以确保保真度. 在公开数据集进行大量定量和定性实验以验证所提方法的有效性. 结果表明，在峰值信噪比、结构相似度和视觉效果方面，所提出的重建模型均表现出更优的重建质量和更稳定的重建性能. 多组消融实验和不同自校准信号(ACS)区域大小的鲁棒性实验，验证了VNTM在不同条件下均能保持良好的重建性能.

为了应对工业园区源荷双侧随机性强、可再生资源整合困难和灵活性低的挑战，开展计及分时汽价的耦合绿电工业园区蒸汽供热系统优化配置研究，提升系统的经济性与绿电消纳水平. 基于耦合绿电工业园区蒸汽供热系统建模，开展系统需求响应管理研究，通过设置分时汽价引导用户改变用汽行为，调节用户侧负荷，提高系统灵活性. 基于分时汽价优化定价结果，建立考虑规划设计与运行调度2阶段的工业园区蒸汽供热系统双层优化配置模型. 浙江某发电厂的案例分析结果表明，本研究提出的计及分时汽价的系统优化配置方法能够使用户峰谷负荷差减少58.32%，在热电联产机组出力上限为70%、60%和50%的3种不同场景下，优化配置方案分别能够降低系统总成本9.82、25.37、18.25万元. 本研究提出的计及分时汽价的系统优化配置方法可为工业园区蒸汽供热系统低碳转型提供指导.

为了经济高效地回收超临界CO₂布雷顿循环（SCBC）的余热，分别采用卡琳娜循环（KC）和有机朗肯循环（ORC）作为底循环，设计了SCBC/KC及SCBC/ORC这2种系统方案. 对2种方案系统进行参数分析并利用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法对联合循环系统进行多目标优化计算，将优化结果与SCBC系统性能进行比较，突出联合循环系统的性能优势. 参数分析结果表明：2种联合循环系统热力性能均存在最佳压比；升高底循环膨胀比有助于提升系统热力性能；提高底循环涡轮机进口温度有助于改善系统?经济性能. 对比结果表明：优化后的SCBC/KC系统热效率和?效率较优化前SCBC系统分别升高了9.27%和8.69%，?经济成本仅升高了0.92%；SCBC/ORC系统热效率和?效率较优化前SCBC系统分别升高10.73%和10.08%，?经济成本升高了1.87%. 通过比较分析可知，SCBC/KC系统更经济，而SCBC/ORC系统更节能.

为了提高生活垃圾焚烧碳排放计算的准确性，提出中国核证自愿减排量（CCER）方法学和平衡法结合的可能性. 采用2种方法学分别计算5个不同地区的垃圾焚烧发电项目计入期内的碳排放，分析排放影响因素. 结果表明，CCER方法学中的每吨垃圾基准线排放质量为0.26~0.40 t，项目排放质量为0.34~0.79 t，项目减排质量为?0.44~?0.05 t. 平衡法仅对每吨垃圾项目排放质量进行计算，为0.24~0.50 t（不含生物源碳排放）. 对2种方法学项目排放量中的每吨垃圾焚烧产生的CO₂（化石源碳）排放量进行比较，利用CCER方法学计算得到的每吨垃圾排放质量为0.32~0.76 t；平衡法计算的范围为0.22~0.49 t，较接近文献值. 垃圾样品的时空波动特性使得CCER方法学的计算结果具有较大误差；平衡法无须进行垃圾采样，是简便快捷、准确性高的碳排放实时在线计算方法学. 平衡法可以替代CCER方法学中焚烧产生的CO₂（化石源碳）排放计算.

针对光伏系统积灰程度监测的问题，考虑到基于理论公式的方法误差较大，基于计算机视觉的方法成本较高，传统机器学习方法对训练数据有较高需求，提出弱监督的数据驱动方法：改进型相似性建模（SBM）方法. 在原始的SBM方法的基础上，对参数选取、状态矩阵构建与更新、相似性算子设计进行针对性的改进，使得该方法更加适用于光伏系统的应用，提高准确性与响应速度. 利用真实的积灰实验数据，对改进型SBM方法与其他5种方法的积灰诊断效果进行对比，包括基于理论公式的方法、前馈神经网络（FNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）和原始SBM方法. 结果表明，改进型SBM方法可以以可接受的响应速度劣势实现最佳的积灰程度监测准确性.

针对人工划分空域扇区耗时长且难以比较不同扇区划分方案优劣的问题，提出改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II）. 以均衡管制员扇区内工作负荷和减少管制员扇区间工作负荷为目标，基于网格-区域块-扇区层级提出三维扇区划分多目标优化模型. 为了提高种群的可行解数量、多样性及算法的解算速度，在NSGA-II算法中引入适应度评估算子、变概率组合交叉算子和动态变异算子. 对西安高空空域进行三维扇区自动划设的仿真模拟. 结果表明，与实际划分构型相比，优化后的方案将扇区内工作负荷均衡性提高了37%，扇区间工作负荷减少了24%；与传统的加权多目标优化算法相比，基于改进的NSGA-II算法得到的扇区划分方案可以为不同偏好的决策者提供更广泛的选择.

为了探究径向分级燃烧室燃料分配比例对燃烧室热声特性的影响，对工业级单筒4 MW功率等级径向分级燃烧室进行试验研究. 试验中通过改变径向上值班喷嘴和主燃喷嘴的燃料分配比例，分析燃料分配比例对动态压力特征频率和幅值的影响. 采用相空间重构方法和递归分析方法，探究燃料分配比例变化过程中燃烧室内热声状态的变化特征. 结果表明，燃烧室内整体存在低频（70~90 Hz）和高频（200~230 Hz）2个主导频率. 在燃料分配比例调节过程中，出现低频向高频跃迁现象. 相空间重构图和递归图显示，当燃料分配比例增大时，燃烧室内热声状态存在切换过程：由准周期状态过渡为混沌状态，最终切换至极限环状态.

针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题，提出双邻域图卷积网络(DNGCN). 在原始点云中增加角度先验，以增强对点云局部几何结构的理解，捕捉局部细节. 对原始邻域进行扩展，在局域内设计双邻域图卷积，通过集成高斯自适应聚合，在提取较大感受野范围内显著特征的同时，充分保留原始邻域信息. 通过局部-全局信息交互来增大局部点的空间跨度，捕获远距离依赖关系. 本文方法在分类数据集ModelNet40和ScanObjectNN上分别取得了94.1%、89.6%的总体精度，与其他先进算法相比有显著提升，较DGCNN分别提升了1.2%、11.5%. 在部件分割数据集ShapeNetPart和语义分割数据集ScanNetv2、S3DIS上均获得优秀的性能，平均交并比分别为86.7%、74.9%和69.8%. 通过大量的实验，证明了该模型的有效性.