里程计在轮式移动机器人运行过程中存在严重的误差累计，通过校核系统参数可以减小系统误差。针对传统UMBmark系统误差校核方法存在的不足，提出一种改进的系统误差校核新方法。该算法综合考虑三种主要系统误差来源产生的误差对移动机器人直线运动和定点旋转运动造成的影响，同时采用正方形回路终点的方向误差代替位置误差来校核系统参数。实验结果表明，该方法能够有效校核系统参数，提高移动机器人的定位精度。

ZigBee Mesh 网络路由算法改进，刘文华，张德源，本文基于对ZigBee Mesh网络路由算法的研究，针对ZigBee网络中存在由于个别节点负荷过大而导致能量过早耗尽的问题提出一种改进算法。改�

目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟，而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征，分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点，并用参数优化的支持向量机对情绪分类进行识别，识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明，VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性，能有效地从肢体动作中识别人的情绪。

基于人工鱼群算法的电容层析成像图像重建，陈兰，周婧，人工鱼群算法（AFSA）是一种新型的基于动物行为的自治体寻优策略，本文尝试将人工鱼群算法引入到神经网络的训练过程中，提出了一��

论文研究-网络化防空导弹体系集中式拦截联盟形成方法.pdf,  集中式拦截联盟(CIC)形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,以使得体系整体作战效能最大.根据问题背景,建立了CIC的约束优化问题模型,并选择收敛速度较快的粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解.针对PSO的局部收敛问题,从认知心理学角度将人类特有的创造性思维(CT)引入粒子速度更新公式中,通过提升单个粒子的搜索能力来提高整个群体的寻优质量.基于CT过程经典的四阶段模型构建了算法框架,改进了PSO的速度更新公式.根据CIC问题特点,制定了编码策略及相关变量的离散化运算规则.实验结果证明了算法在CIC问题求解质量和收敛速度方面的优越性.

基于深度神经网络的交通灯检测算法研究与实现，张逸凡，傅慧源，交通灯检测技术是自动驾驶系统的重要组成部分，但是传统方法的交通灯检测技术存在准确率低，算法速度慢等弊端。基于深度神经网络

论文研究-基于神经网络技术的商业银行信用风险评估.pdf,  研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明， 与传统统计方法（判别分析）相比， 神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

多智能体平均一致性问题研究，刘杨，贾英民，本文主要针对平衡有向网络,研究多智能体的平均一致问题。我们讨论了以下五种情况的平均一致性：1) 定拓扑离散控制系统 2) 变拓扑离�

在分析基于平板探测器的锥束CT投影图像缺陷的产生原因和特性的基础上，提出校正的方法，分别对投影图像进行暗场、像元响应不一致的一步校正和光场不均匀校正、像素坏点去除。通过在同一锥束CT系统中相同电压、电流水平情况下，采集不同积分时间下的空气投影图和相同条件下的暗场图，并对其像素值变化进行分析、拟合和对比，得到系统的线性参数矩阵、光场分布图和坏点位置图。对空气投影图像进行校正，并将其作为不完全参照，计算射线吸收系数，用于锥束CT重建。实验结果表明，该方法能有效去除锥束CT投影图像的噪声，抑制物体重建切片的大量环状伪影的产生，提高锥束CT系统重建图像的质量。

针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。