为解决现有公钥基础设施跨域认证方案的效率问题，利用具有分布式和不易被篡改优点的区块链技术，提出基于联盟区块链的跨域认证方案。一方面，该方案对联盟链在传统实用拜占庭共识算法（PBFT）的基础上加入了节点动态增减功能；改进了主节点选举方式；将三阶段广播缩减为两阶段广播，减少了通信开销。另一方面，该方案设计了联盟链跨域认证协议，给出了区块链证书格式，描述了跨域认证协议，并进行了安全和效率分析。分析表明，在安全方面，该方案具有抵抗分布式攻击等安全属性；在效率方面，与已有跨域认证方案相比，该方案在计算开销上、通信开销上都有优势。

SSD 算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归，检测小目标效果优于 YOLO 算法，但 SSD 算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此，提出一种改进 SSD 算法。为提取更多的车辆特征信息，设计改进 Inception 模块替代 SSD 网络中的 Conv8、Conv9 和 Conv10 层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合，构建多尺度特征融合均衡化网络，提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入 SENet，对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明，改进后 SSD 算法在自制的车辆数据集上平均精度为 90.89%，检测速度达到 59.42 frame/s，相比改进前的 SSD 算法，在精度和速度上分别提高 2.65 个百分点和 17.41 frame/s，能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型，生成内部回归网络，对BP神经网络进行改进，据此得出改进的BP神经网络的具体步骤。在此基础上，结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型，并对该模型的具体应用做了研究。研究结果表明：网络的收敛速度很好，训练结果与实际路况结果相差很小，利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用，而且精度很高。

基于改进聚类算法的Android平台入侵检测的研究与应用.pdf

对执行策略的改进 混合遗传算法 免疫遗传算法 小生境遗传算法 单亲遗传算法 并行遗传算法

在一个移动机器人的路径规划问题中，目标是找到一个最优的碰撞自由路径 将源代码发送到单个或多个目标。基于领域知识的遗传算法已被提出解决有单个和多个独立目标的路径规划问题。四个新的基于域知识的运算符，即“电路去除操作符”、“插入-删除操作符”、本文中引入了“细化算子”和“目标对齐算子”。其中四个操作符，前三个被用于具有单一目标的路径规划问题，而所有这四个算子已被用于具有多个独立目标的路径规划问题。所提出的方法已被部署在几个不同大小的模拟环境中。从实验结果表明，基于领域知识的算子增强了计算性能传统遗传算法的能力。我们提出的移动机器人的路径规划方法单一目标的问题优于先前提出的基于进化算法方法。

phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

为了提高移动机器人在连续障碍物环境下的避障性能，提出了一种具有速度反馈的模糊避障算法。移动机器人利用超声传感器感知周围环境，在模糊控制的基础上通过障碍物分布情况调整自身速度，进而引入优雅降级并把改进的模糊避障融入其中，增强了移动机器人的鲁棒性。实验结果表明，该方法能通过与环境交互调整机器人移动速度，控制机器人成功避障并优化避障路径，具有良好的有效性。

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