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%.

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.

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.

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.

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.

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.

现有的交通流量预测方法关注交通信息的时空相关性，未充分考虑外部因素对交通的影响，为此提出融合静态和动态知识图谱的时空多图卷积交通流量预测模型. 基于道路交通信息和外部因素，构建城市交通知识图谱和4个不同语义的路网拓扑图，将城市交通知识图谱输入关系演化图卷积神经网络，实现知识嵌入；使用知识融合模块将车流量矩阵与知识嵌入融合；将4个路网拓扑图和融合知识的车流量矩阵输入时空多图卷积模块，提取时空特征，通过全连接层输出交通流量预测值. 在杭州交通数据集上评估模型性能，与先进的基线模型对比，所提模型的性能提高了5.76%~10.71%. 鲁棒性实验结果表明，所提模型具有较强的抗干扰能力.

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.

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.

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性，基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率，解决多模态信息兼容处理的问题. 分别从智能计算的3个分支（神经网络、进化算法和群智能算法）介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状. 总结并行计算智能面临的问题与挑战，思考相关研究的发展方向.

为了研究不同公共交通乘客在出行过程中换乘决策行为的异质性，采用结构方程模型（SEM）分析公共交通乘客的换乘意向与其他潜变量的关系，采用潜在类别模型（LCM）从乘客的心理感知因素视角和社会经济属性视角划分乘客类别. 构建公共交通乘客换乘决策模型（SEM-LCM），分析不同潜在类别公共交通乘客的换乘决策行为. 结果表明：相比SEM-Logit，SEM-LCM拟合效果更好；公共交通乘客分为换乘体验敏感型和换乘优惠敏感型2类，2类公共交通乘客所占比例分别为70.3%和29.7%；“换乘体验敏感型”和“换乘优惠敏感型”选择换乘的概率分别为51.1%和85.9%；年龄、家庭结构、私家车拥有情况、出行目的、换乘经历和出行模式6个变量表现出显著的异质性. 研究结果可以为相关部门优化公交线网衔接、制定换乘优惠政策提供理论支撑.

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.

针对复杂交通场景中车辆轨迹预测精度与泛化能力不足的问题，提出基于动态风险图和多变量注意力机制融合的车辆多目标轨迹协同预测模型（RGMA）. 该模型通过构建动态风险图，融合车辆尺寸、速度、加速度和角度等多因素交互特征，量化车辆间的冲突风险作为图卷积网络的邻接权重，增强空间交互建模的物理可解释性. 设计多变量注意力Transformer模块，将各变量时间序列作为独立token，捕捉跨变量依赖与长时序特征，提升时间维度建模的能力. 通过拼接时空特征并经由多层感知机输出多车辆未来轨迹. 在NGSIM和HighD真实数据集上的实验表明，RGMA在短期与长期预测中均优于现有的主流方法，通过消融实验验证了各模块的有效性与模型鲁棒性.

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.