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.

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.

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%.

针对建筑围护结构中热湿耦合传递(HAMT)机理复杂、模型与实验方法多样且工程适用性差异显著的问题，阐明热湿耦合传递模型的发展脉络，对比不同模型的适用性与局限性. 总结典型的实验方法与物性参数测量手段，分析复现性与可控性的差异. 梳理热湿传递在工程应用中的研究场景，重点关注南方地区在高湿、多雨与间歇用能条件下的特殊问题. 基于建筑围护结构性能日益提升的发展趋势，结合人工智能方法的前沿进展，归纳现有研究的不足并提出未来的发展方向，以期为本领域后续研究及建筑零能耗化进程提供系统参考与方法借鉴.

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.

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.

失效模式与影响分析（FMEA）方法在语言信息表达、语言建模、因子赋权上无法完全适应复杂情境下的风险评估活动，为此提出基于个性化语义的语言型FMEA风险评估方法. 一组专家采用分布式语言偏好关系对风险因子和评价专家的重要性进行评价，另一组专家采用分布式语言偏好关系对风险模式进行评价，利用数值刻度模型将语言评价结果转化为相应的数值偏好关系. 构建第一阶段的个性化语义模型，得到风险因素和评价专家的权重值，基于权重值构建第二阶段的个性化语义模型，算出失效模式的最终得分并完成优先级排序. 选取某型航空发动机研制过程中的风险评估问题，验证所提语言型FMEA方法的可行性与有效性. 实验结果表明，相比均匀分布方法，所提方法得到的个性化语义在获得高一致性水平风险评估结果方面具有优越性，有助于提升复杂实践背景中风险评估结果的可靠性与准确性.

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.

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.

针对用户热负荷评估不精确导致的供热系统供热不均衡问题， 建立基于机理的供热负荷量化模型，基于用户热负荷的精确量化，提出供热二级网的运行优化方法. 根据建筑特性和气候条件分析不同用户的实际用热需求，结合管网水力和热力建模分析，采用粒子群优化算法，对用户和二次侧阀门开度进行寻优，得到匹配用户负荷的最佳阀门开度调节策略. 案例分析结果显示，优化后热用户的回水温度整体方差较优化前降低了12.16%，二级网循环水泵电耗减少了16.46%. 在保证供热系统水力平衡的基础上，满足了用户的个性化供热需求，有效提升了热用户舒适度，减少了能源消耗.

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.

基于实际脉冲型地震动数据建立钢框架结构的Abaqus有限元模型，建立钢框架结构4种形式（最大底部剪力、最大底部弯矩、最大层间位移角和顶层位移）的地震需求概率模型. 为了方便模型应用和明确模型参数的物理意义，构建模型时在规范方法和力学原理计算结果的基础上增加修正项，基于贝叶斯方法进行模型优化和参数估计. 结果表明，所建立的4种地震需求概率模型能够获取有限元数值解的无偏估计. 以最大层间位移角概率模型为例，可以得到20层钢框架结构的地震易损性曲线. 相对于普通类型地震动作用，钢框架结构在脉冲型地震动作用下的失效概率显著偏大.

为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题，设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器. 为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题，提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法. 该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向，以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向，自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿，使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线，实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测. 通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性，最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°. 所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

为了充分利用模板和搜索区域之间的位置信息以及提高融合特征的表征能力，提出使用动态位置编码和多域注意力特征增强的方法. 在注意力模块内部嵌入带有卷积操作的位置编码模块，随注意力计算更新位置编码，提高自身空间结构信息的利用率. 引入多域注意力增强模块，在空间维度上使用不同空洞率和步长的平行卷积进行采样，以应对不同大小的目标物，并聚合通道注意力增强后的特征. 在解码器中加入空间域注意力增强模块，为预测头提供更精确的分类回归特征. 本算法在GOT-10K数据集上的平均重叠度(AO)为73.9%；在TrackingNet、UAV123和OTB100数据集上分别取得了82.7%、69.3%和70.9%的曲线下面积(AUC). 与主流算法的对比结果表明，融合了动态位置编码和通道、空间注意力增强的跟踪模型可以有效提升模板和搜索区域间的信息交互，提高跟踪的精度.

为了探究空间异质性对建成环境与共享单车出行量之间非线性关系的影响，构建考虑空间异质性的GW-XGBoost模型，采用SHAP模型解释建成环境因素的作用程度和空间差异. 相较于地理加权回归和极端梯度提升树模型，模型GW-XGBoost通过引入地理空间加权和自适应带宽显著提升了模型解释力和预测力，整体拟合优度平均提高15.59%，同时能够揭示建成环境对单车出行量非线性影响的强度方向和局部差异. 结果显示，建成环境因素对单车出行量呈现非线性影响. 在人口密度增加到20 000 人/km²后，影响由负转正；离CBD的距离位于15~20 km时，由中心向外围影响效应由正转负随后趋于平稳；在容积率增加到1.8后，影响效应由负转正. 研究结果为城市共享单车系统的资源优化提供科学依据和方法支撑.

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.

针对个性化产品设计任务下的知识资源检索和利用效率低、知识推荐结果有效性和准确性侧重失衡的问题，提出个性化设计知识推荐服务架构. 该架构以产品设计文献数据、手册数据为核心，结合产品设计场景特征，确定设计知识类别. 采用新的深度学习模型ALBERT-BiLSTM-IDCNN-CRF，对数据中蕴含的设计对象、设计任务、设计性能、设计方法、设计工具、设计原理、设计参数、计算公式、设计图这9类知识元进行有效抽取. 结合由企业内部员工和文献作者组成的设计人员知识元，建立五维设计知识关联模型，以该模型为基础，运用本体和推理规则建立完善的产品设计知识库. 提出基于推理-情境感知激活模型的设计知识推荐服务模式. 以液压机设计为例进行验证. 结果表明，所提的深度学习模型在设计知识抽取中获得了优于其他基准模型的效果. 所提的知识推荐服务模式在维持较高的知识推荐结果准确性的同时，提升了输出推荐结果的有效性，可以快速、准确地为特定对象属性、任务属性和性能要求属性下的个性化设计任务求解推荐所需的知识资源.

现有谣言检测方法存在早期数据丢失、特征利用不充分问题，为此提出新的检测方法. 为了充分挖掘事件的早期传播特征，提出广度采样方法并构建与事件对应的传播序列，利用Transformer挖掘长距离评论间的语义相关性并构建事件的传播序列特征. 为了有效挖掘事件的传播结构特征，提出基于路径长度的深度采样方法，构建事件对应的信息传播子图和信息聚合子图，利用图卷积网络在挖掘图结构特征方面的优势，获得与事件对应的传播结构特征. 将事件对应的传播序列特征表示与传播结构特征表示进行拼接，得到事件对应的最终特征表示. 在公开数据集Weibo2016和CED上开展所提方法的有效性验证实验. 结果表明，所提方法普遍优于现有典型方法. 与基线方法相比，所提方法的准确率和F1值均有显著提升，所提方法在谣言检测领域的有效性得到验证.

针对传统PID控制算法对共轴反桨无人机的欠驱动、强耦合非线性系统控制效果不理想的问题，提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法，以提高无人机飞行稳定性. 设计共轴反桨无人机飞行系统，针对无人机的姿态控制提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法：外环为传统PID算法，内环使用2个微分跟踪器，通过串级控制改善系统动态性能. 在Matlab/Simulink中搭建控制系统的仿真模型进行仿真试验. 仿真结果表明：相较于传统串级PID控制算法，所提控制算法超调量更小，系统稳定性有较大提高. 对比串级TD-PID控制算法与串级PID控制算法控制效果的飞行试验结果表明：所提控制算法能有效减少系统超调量，提升系统稳定性和抗干扰能力.

为了解决时序知识图谱的存储问题，提出结合快照和日志模式的时序知识图谱存储模型SL-tgStore. 模型由若干时间桶组成，每个时间桶由一系列的时间窗口组成. 在首个时间窗口引入初始快照作为时序知识图谱存储和处理的基本单元，在接下来的时间窗口存储为增量日志. 提出相应的阈值来确定初始快照的生成，即生成一个新的时间桶，以达到初始快照数量与增量日志数量的平衡，并提出临时快照生成算法. 所提模型能够有效解决快照存储模式消耗内存大，日志存储模式查询效率低的问题. 为了对SL-tgStore模型进行高效查询，在此基础上提出4种索引结构. 在4个真实数据集上进行实验，理论研究与实验结果表明所提出的SL-tgStore存储模型具有高效性.