研究目的：枢轴语言方法是解决统计机器翻译建模缺乏双语训练语言的一种方法。传统的枢轴语言方法忽视了枢轴语言文本存在的歧义性，导致建模得到的翻译模型概率知识不够准确。为此，本文使用主题模型为不同层次的上下文信息进行建模，并将上下文信息融入枢轴语言统计机器翻译的建模过程，以改善基于枢轴语言的统计机器翻译模型。
创新要点：使用传统的向量空间模型表示上下文，具有数据稀疏的缺点。本文采用主题模型将不同层次上下文信息概率化，使得枢轴语言文本的上下文信息能够较好融入翻译模型的概率计算，进而改善翻译模型。
研究方法：发挥主题模型的优势，使用主题模型对不同层次上下文进行降维表示；修改传统枢轴语言方法的建模公式，将上下文作为隐变量或相似度，重新调整翻译模型概率。
重要结论：数据实验表明，主题模型能够较好地表示不同层次的上下文，融入主题模型上下文的枢轴语言统计机器翻译模型比传统枢轴语言方法建立的模型具有更好效果。

研究目的：原像问题广泛存在于各种核方法中，是一个悬而未决的重要问题。由于该问题是不适定的，其解往往不唯一甚至不存在。本文对目前主流的原像求解算法进行了分析和归纳，并探讨求解原像的更有效方法。
创新要点：基于局部线性保持的基本思想，结合邻域子空间的缩放变换，提出了一种新的逆映射构造方法。
研究方法：该算法包含两个步骤：（1）通过近邻子空间缩放变换以及局部线性保持，建立训练样本的局部逆映射过程；（2）基于该局部逆映射，利用光滑性假设得到测试样本的局部逆映射，进而求解得到原像。
重要结论：实验结果表明，本文提出的算法在图像降噪性能上优于目前的主流原像算法，同时具有较小的时间复杂度。

研究目的：全球范围内的食物源传染病呈现出许多新的特征，包括病原体载体多样性、人与传播载体之间的复杂交互以及动力学行为的多尺度特性等。如何发展新的模型和方法来应对这些新的特征是一项关乎国计民生的重要课题。本文使用反应扩散过程，结合平均场分析，从计算机模拟和数学分析两个层面对新的传播动力学进行了建模和研究。
创新要点：经典的SIR和SIS传播模型都忽略了实际传播过程中的多尺度动力学过程，仅仅关注单一扩散行为。本文模型为多尺度复杂传播动力学的建模提供一种可行的思路。
方法提亮：利用反应扩散过程（reaction-diffusion processes），本文提出的模型简洁而又清晰地描述了复杂网络上不同尺度的传播行为，包括节点内部的增殖过程以及网络尺度的扩散过程。同时，利用平均场分析方法（mean-field analysis），为相关模型找到了数学求解的途径，从而为探索多尺度传播过程中的突现等非线性行为找到一种方法。
重要结论：（1）在多尺度动力学条件下，网络的非均匀度数分布的作用被削弱了，而节点内部的增殖机制扮演着更为重要的作用；（2）穿透效应降低了网络社团对于传播的阻碍；（3）基于双尺度的评价机制可以更准确地反映节点在传播中的重要程度。计算机模拟和数学分析均支持以上结论。

研究目的：在手部外骨骼的力控制问题中，由于动作变化引起的模型参数变化以及人手自身非线性的力学特性，常规的线性控制器难以很好地解决外骨骼和人手之间的交互力控制问题。本文提出将阻抗控制与模型参考自适应控制方法结合，即模型参考自适应阻抗控制（MRAIC），以解决上述困难，并进行仿真分析和实验验证。
创新要点：将阻抗控制用于外骨骼人机交互力控制，并与模型参考自适应控制结合，推导出相应的自适应控制律，从而解决动作变化引起的模型参数变化以及人手自身力学阻抗特性的非线性问题。
方法提亮：采用阻抗控制进行力控制，不仅仅控制接触力，也控制力和位移之间的动态关系，更适合于人机交互界面；模型参考自适应控制使得非线性难题得以化解，并且模型参考提升了系统整体性能。
重要结论：方波跟踪实验和正弦跟踪实验表明，与PID线性控制器相比，MRAIC控制器具有更好的稳定性，响应更快；频域仿真分析发现，MRAIC控制器在0.1~5 Hz频段具有较好品质，这与人体动作的常规频率范围相符。

研究目的：在现代军事和民用领域，无人机可代替人类执行有风险的任务，如目标跟踪、监视、侦察、营救、区域覆盖、火力打击等。基于多个无人机的目标协同跟踪技术，在更有效地跟踪敌方入侵目标、决策和打击敌方入侵目标等方面具有重要意义。协同对峙跟踪是协同跟踪的一种模式。本文以微分几何为基础，提出一种新的协同对峙跟踪控制律。
创新要点：基于微分几何的协同对峙跟踪技术，使得多个无人机与目标保持对峙距离，且各无人机间保持一定相位。无人机在对峙圆内部时，采用如下简单、有效方法：若无人机航向与目标一致，偏离目标一定角度前行；否则，保持原有速度和航向行进。从理论上论证了运动目标对峙跟踪稳定性。
方法提亮：基于微分几何的控制律具备以下优点：算法实现简单且只需较少通信量；可以分析运动目标对峙跟踪的稳定性；在控制律中增加一个微分项，可在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统动作速度，减少调节时间。
重要结论：在无人机与目标的速度比大于1的前提下，仿真实验表明了算法有效性。所提算法同样适用于在一定环境下多无人艇、多无人车对目标的协同对峙跟踪。

We propose a new proportional-integral-derivative (PID) controller design method for an automatic voltage regulation (AVR) system based on approximate model matching in the frequency domain. The parameters of the PID controller are obtained by approximate frequency response matching between the closed-loop control system and a reference model with the desired specifications. Two low frequency points are required for matching the frequency response, and the design method yields linear algebraic equations, solution of which gives the controller parameters. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through examples taken from the literature and comparison with some popular methods.

研究目的：分布式发电装置的优化配置是保证各分布式电源充分发挥其积极作用的基础，是电力工作者规划分布式发电时面临的挑战性工作。本文旨在综合考虑系统运行的经济和技术指标，构建多种约束条件下的分布式发电在配电网中的多目标优化配置模型和优化求解算法，求得分布式发电的最佳安装位置和容量。
创新要点：综合考虑系统损耗和电压稳定性指标，构建了多种约束条件下的分布式发电多目标优化配置模型，并提出兼顾收敛性和多样性的改进的多目标粒子群优化算法，求得分布式发电在配电网中的最佳安装位置和容量。
方法提亮：该模型未将多目标优化问题简单地转化为单目标优化问题求解，而是采用改进的多目标粒子群优化算法求解；粒子群算法收敛性和多样性得到加强的关键是，提高种群的多样性（式（11）和（14））和提高非劣解的分布均匀性（图2）。
重要结论：（1）采用多目标优化方法对分布式发电的安装位置和容量同时进行优化求解，所得的优化方案带来的效益优于采用单目标优化方法以及仅对安装位置或容量进行优化求解；（2）分散安装于配电网所带来的效益，优于集中安置于一点；（3）改进的多目标粒子群优化算法兼顾了多目标优化算法的收敛性和多样性。

研究目的：无刷直流电机进行无传感器驱动时，常因低通滤波电路或高速、高负载运行造成驱动相位不正确，从而产生较大的驱动电流涟波。目前，用于改善电流涟波的算法过于复杂。本文提出一种简单算法，可以减少微处理器计算量，使得利用一般功能的微处理器即可实现相位优化的无感驱动控制。
创新要点：提出撷取母线电流的新算法：将一个电气周期的电流分成二个区间，由这二个区间的变化得知电机驱动时的相位信息，藉由相位控制达到驱动相位优化目的。整个算法只需加、减运算，微处理器无需乘法器或数字讯号处理相关的高级数学运算单元，即可达到实时驱动相位的效果。
方法提亮：只使用一个电流侦测电阻，配合简单算法，即可分辨电机驱动时的相位信息，从而藉由相位控制对死循环作相位补偿，改善了驱动电流的涟波，以达到最小涟波的驱动相位，有效地提高了电机运转效率。
重要结论：本文研究顺利简化了对无刷直流电机无传感器驱动时相位讯息的判断。实验证明，在相同脉冲宽度调制下，所提算法不仅改善了无传感器驱动电路或Hall安装偏移造成的相位不正确问题，更可以改善高转速下电感效应造成的电流拖尾问题，进而减小了转矩涟波的波动，还可以得到提升转速的效果。此算法简单的结构使得未来转矩优化将不再受限于高阶微处理器的运算能力。