为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。

基于Mapreduce的大规模图强连通分量算法，吕璐，谢磊，有向图强连通分量是图论中的基本问题。强连通分量算法一般都是基于深度优先搜索，但难于在大规模图上并行实现。本文提出了一种基

大功率超宽带目标探测的消声水池实验研究，冯西安，郑玉峰，大功率超宽带（UWB）探测技术是水下目标探测的新型方式。本文在消声水池，通过水下等离子体声源实验研究了大功率超宽带脉冲的产生

针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

流行性感冒是一种传染性疾病，传播Swift而广泛。 流感的爆发给社会带来了巨大的损失。 本文设置了流感关键词的四个主要类别，即“预防阶段”，“症状阶段”，“治疗阶段”和“常用短语”。 使用Python网络爬虫从国家流感中心的流感监测每周报告和百度索引中获取相关的流感数据。 通过机器学习建立支持向量回归（SVR），最小绝对收缩和选择算子（LASSO），卷积神经网络（CNN）预测模型，并考虑了流感的季节性特征，还建立了时间序列模型（ARMA） ）。 结果表明，基于网络搜索数据预测流感是可行的。 机器学习在基于Web搜索数据的流感预测中显示出一定的预测效果。 今后它将在流感预测中具有一定的参考价值。 ARMA（3,0）模型可预测更好的结果并具有更大的概括性。 最后，给出了本文的研究不足和今后的研究方向。

为了提高四卫星定位系统的精度和工程可行性，将频差测量引入到四卫星TDOA（到达时间差）定位算法中。 TDOA / FDOA（到达频率差）定位算法用于优化四卫星定位的GDOP（精度的几何稀释）。 仿真结果表明，与TDOA定位相比，绝对位置测量精度对TDOA / FDOA定位精度的影响很小。 在相同条件下，TDOA / FDOA定位精度更高，在钻石配置情况下，其GDOP分布更均匀。 四星TDOA / FDOA的定位精度优于四星TDOA的定位精度。

六旋翼飞行器容错飞行控制，陈阳，王世勇，无人机在电力巡检方面的推广，要求飞控系统更加可靠和稳定。针对六旋翼飞行器执行机构卡死故障，本文提出一种可实现的容错控制方

论文研究-传染病传播模型综述.pdf,  建立传染病传播模型是理解传染病流行机理, 预测流行趋势, 进行防控决策的基础. 将传染病传播模型分为单一群体模型, 复合群体模型和微观个体模型三类. 单一群体模型从宏观角度刻画了集计量的变化, 以经典的\,SIR\,为基础, 在仓室设置、 年龄结构、 随机性、 异质性等方面进行了扩展. 复合群体模型将人群划分为多个子群体, 子群体之间因人口流动而耦合, 适合研究具有空间异质性的跨地区传播问题. 微观个体模型的出发点是个体状态和行为, 所有个体形成接触网络. 这类模型有理想网络和现实网络两个研究方向, 理想网络关注接触网络特性对传染病传播动力学的影响, 现实网络致力于揭示社会接触的实际特征, 构建足够真实的模拟网络, 研究传染病的传播. 这三类模型各有特点, 分别具有各自的适用领域, 应根据研究目的和问题特点选择合适的建模方法.

基于MSP430F169的新型励磁方式的电磁流量计设计，姚春，，本文给出了采用新型三值正弦矩形波励磁方式的电磁流量计设计。使用16位的ADC采集芯片MSP430F2013提高了采样精度，构建了采用MSP430F169单�

异步电动机直接矢量控制的MATLAB实现，李君，秦彬，本文以矢量控制的思想为基础，分析了按转子磁链定向两相旋转坐标系上转子磁链电流模型，并提出带转矩内环的转速、磁链双闭环调速