在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息，适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能，用窗口平滑抑制截获信号中的噪声，对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验，证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均调制识别率提高200%，算法效率也得到明显提高。

低速率拒绝服务（LDoS,low-rate denial of service）攻击是一种降质服务（RoQ,reduction of quality）攻击，具有平均速率低和隐蔽性强的特点，它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDoS攻击流量的3个内在特征，建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器，提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法。该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入，通过预先设定的决策指标，达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具，在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证，实验结果表明通过假设检验得出检测率为 96.68%。与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征，并具有较高的计算效率。

由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-谱联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷高光谱数据集上进行地物分类实验: 在1%样本比例下, 地物总体分类精度达到了91.05%和94.16%; 在5%样本比例下, 地物总体分类精度达到了97.38%和97. 50%。结果表明: 由于SSDL特征提取算法融合了数据中深层非线性特征和空间信息, 能够提取出更具鉴别特性的特征, 较其他同类算法能够获取更高分类精度。