图的支配问题是图论的重要内容。根据实际应用背景的不同，衍生出了很多种不同的支配类型。意大利支配是一种新兴的支配类型。确定图的意大利支配数是多项式复杂程度的非确定性问题(即NP困难问题)。本文利用可拓学中分合链方法，证明了图的意大利支配数下界与上界相等，从而确定出图的意大利支配数。该方法可移植性好，可用于确定多种图形的不同支配数。

提出一种以专利群为对象，功能需求为规避依据，可拓理论为理论工具的规避设计方法。以产品在线评论为需求获取资源，利用自然语言处理技术与可拓基元模型将其转化为若干功能需求；利用在线评论关键词与IPC(International Patent Classification)分类号一同检索目标专利，分析各专利文本后将其整合构建专利群功能模型；将所得功能需求与专利群功能模型进行功能匹配，从而确认待规避内容。然后，以功能需求为导向，可拓分析为路径进行规避分析，利用可拓变换进行规避求解操作，并对所得新方案进行技术特征侵权判定。最后，以一药品收纳盒专利群为案例，验证上述流程对于专利群规避设计的可行性。将功能需求作为规避依据，有助于在专利群规避过程中降低确认待规避内容时的主观判断影响，同时保证后续规避方案求解朝着满足用户的功能需求的方向开展。

针对输电线路绝缘子爆裂缺陷检测中缺陷目标小、背景复杂多样导致检测精度低的问题，提出了一种基于YOLOv4改进的检测算法YOLOv4-MP。首先，为减少复杂背景的干扰，在特征提取网络中嵌入Shuffle Attention注意力模块，使模型能够提取到更加有效的特征信息。其次，为增强特征融合的效果，在空间金字塔池化中引入带空洞的池化层，能够有效增大感受野。最后，为减少低层信息的丢失，采用Mish函数作为路径增强网络的激活函数。实验结果表明，YOLOv4-MP的平均精度均值(Mean Average Precision, mAP) 达到了93.60%，比YOLOv4算法提升了6.37%。与常用的检测算法相比，YOLOv4-MP具有更好的检测性能，对于绝缘子爆裂缺陷检测具有较大应用价值。

提出了一种基于自监督深度学习和通道注意力的深度估计方法。虽然以往的方法已经能够生成高精度的深度图，但是它们忽略了图像中的通道信息。对通道之间的依赖关系进行显式建模，并根据建模结果重新校准通道权重能有效地提高网络性能，从而提高深度估计的精度。本文从两个方面引入通道注意力机制以增强网络模型的能力：在网络中插入SE (Suqeeze-and-Excitation) 模块以提高网络模型获得特征图中通道间关系的能力；设计了一个多尺度融合通道注意力模块，实现融合多尺度像素特征和重新校准通道权重的功能。通过在KITTI数据集上的实验验证，所提方法在精准度、误差和深度图的具体效果上都优于现有的基于自监督深度学习的深度估计方法。

我国已经成为全球最大的工业机器人消费国，但相关的技术人才缺口正逐年扩大。其重要的原因是工业机器人成本高、操作危险，导致机器人示教编程存在困难。针对这一问题，基于HTC Vive(由HTC公司与VALVE公司合作开发的一款VR设备) ，将虚拟现实(Virtual Reality,VR) 技术与机器人示教编程相结合，开发了虚拟工业机器人示教编程系统。首先，分析系统的VR环境特点，为系统的主界面交互设计立体式用户界面 (User Interface, UI) ；然后进行机器人运动学建模，实现直接拖拽机器人的示教方式；运用词法分析、语法分析和语句执行机制，开发虚拟解释器，并实现快速插入式编程的功能；最后，系统实现了可进行复杂轨迹运动的机器人示教编程功能。实验测试表明系统具有良好的交互性，能进行虚拟机器人示教编程操作。本系统操作安全，并可降低机器人示教编程的成本，有助于机器人相关人才的培养、为工业生产中机器人的仿真提供方案等，助力中国制造业的发展。

为提升谱聚类的聚类精度和适用性，提出了一种基于Fréchet距离的谱聚类算法(A Spectral Clustering Algorithm Based on Fréchet Distance, FSC)，通过Fréchet距离构建相似度矩阵，并将重构的相似矩阵应用于谱聚类中。利用Fréchet距离度量数据特征维度的相似性对样本的多个特征进行分析，进而扩展典型谱聚类算法的适用性。FSC不仅适用于低维流形结构清晰的数据，也适用于高维或稀疏数据，如高光谱图像数据。在3个经典的高光谱图像上的实验结果表明，FSC算法有效提高了高光谱图像聚类的精度。

在实际应用中，语音分离模型往往受到未知噪声的干扰，从而出现泛化性能严重退化的问题。据此本文提出了基于分离结果信噪比估计与自适应调频网络的单通道语音分离方法。该方法首先通过预测网络对测试信号分离结果的尺度不变信噪比进行估计，以此计算模型的认知不确定性；然后，设计自适应调频网络针对不确定性较高的信号进行自适应频谱调节，以降低模型认知不确定性，从而提升模型在面对未知噪声时的泛化能力。实验结果表明：本文提出的方法相比于单独的时域卷积语音分离网络，将SI-SNR指标从2.72 dB提升至4.57 dB，增幅达到67.94%，在泛化能力上具有较大的改善；相比于增加了软掩膜过滤机制的时域卷积语音分离网络，将SI-SNR指标从3.32 dB提升至4.57 dB，增幅达到37.65%，表明该方法在提高泛化能力方面的能力优于软掩膜过滤机制。

针对一类带有全状态约束和执行器故障的非线性系统，提出一种具有指定性能的自适应神经网络输出反馈容错控制方案。首先，建立状态观测器估计系统中的不可测状态，利用径向基神经网络(RBF NNs) 逼近系统中的未知非线性函数。其次，引入非线性映射将状态约束系统转化为一个没有约束的新系统。然后，采用新的性能函数，不仅能使跟踪误差在预先设定的时间内收敛，还可以利用设计参数改变误差的收敛速度。最后证明，该控制方法能够保证闭环系统中所有信号都是半全局一致最终有界的，并通过一个数值仿真验证该方法的有效性。

能源互联网的提出与发展使不同的能源彼此转换成为可能。本文将电力系统的需求侧响应拓展到天然气网络中，建立了一个电网需求响应资源跨网支持天然气网络需求的协调市场与运营框架。在提出的框架中，以燃气轮机作为电−气双网的耦合点，利用电网需求响应资源替代耦合点燃气机组的部分出力，使燃气轮机省下部分天然气量，相当于将电力等效转化为天然气。此外，建立了电网需求响应资源跨网支持的成本模型，获取该资源的 “成本−等效天然气量”，参与天然气市场的竞争。同时，该需求响应资源在天然气市场的中标等效天然气量也将按照成本最低的原则分配给参与该过程的资源拥有者。最后，通过数值分析验证了所提模型和框架的可行性。该框架为电网需求响应资源支持天然气网络运行提供了良好的建议。

可穿戴电子设备的快速发展推动了人们对柔性超级电容器的研究。导电聚合物由于其高导电性、快速可逆的氧化还原反应及类似传统聚合物材料的柔韧性，在柔性超级电容器中具有巨大的应用潜力。纯导电聚合物电极电化学性能有限(低循环寿命和实际容量)，与新兴的二维材料组成复合材料能改善其电化学性能。本文首先介绍了二维材料与导电聚合物复合材料从一维到三维的制备与组装策略，随后综述了它们在不同结构(纤维结构、三明治结构和平面叉指结构)柔性超级电容器中的最新研究进展，最后指出了导电聚合物基复合材料在柔性超级电容器中面临的挑战以及未来的发展趋势。

本文建立了质子导体固体氧化物燃料电池(H-SOFCs) 的电化学模型，分析电能与乙烯共产的H-SOFCs的电化学性能、法拉第效率和能量效率。模拟结果表明：基于H-SOFCs制备乙烯需要向外界吸收热量，升高温度有利于提高乙烷的转化率和降低电池的极化损失；在所模拟的H-SOFCs中，欧姆过电势和活化过电势占主导地位，而浓差过电势几乎可忽略不计；由于质子导体电解质存在不可忽略的电子电导，造成电池内部短路，形成泄漏电流，泄漏电流密度随着输出电压的升高而增大，导致法拉第效率和能量效率下降。

采用高温固相法成功制备了双钙钛矿结构的Sr₂GdSbO₆:Eu³⁺红色荧光粉，并表征了其XRD、光致发光光谱和荧光衰减寿命曲线。Sr₂Gd_0.8SbO₆:0.2Eu³⁺荧光粉的XRD图谱的峰位与标准卡片峰位基本吻合，表明Eu³⁺的掺杂并未改变基质的晶体结构，Rietveld精修后的晶体参数也验证了该结果。样品的激发光谱为紫外光区的一个以340 nm为中心的宽光谱；在340 nm光源的激发下，样品的最强发射是一个中心波长为593 nm的橙红光发射波段。运用Dexter理论分析出样品的浓度淬灭机理为偶极−偶极相互作用。常温下Sr₂Gd_0.8SbO₆:0.2Eu³⁺荧光粉的荧光衰减寿命为4.202 ms，外量子效率为24.8%，升温至150 ℃时其外量子效率仍保持为常温下外量子效率的68.8%。经计算得到Sr₂GdSbO₆:Eu³⁺荧光粉的色纯度最高可达99.5%。将Sr₂Gd_0.8SbO₆:0.2Eu³⁺荧光粉、蓝粉、绿粉以及365 nm的紫外芯片封装制作成的LED器件可以发射出亮眼的白光。这些结果表明Sr₂GdSbO₆:Eu³⁺荧光粉是一种潜在的用于白光LED的红色荧光粉。

为明确T622受阻胺光稳定剂(T622)对基质沥青抗紫外老化性能的影响效应，制备了T622延衰改性沥青。基于沥青三大指标对紫外老化处理后的沥青基础性能进行研究，采用布氏黏度试验分析其表观黏度，借助热重红外联用技术评价了基质沥青和改性沥青的热物性能和官能团组成。试验结果表明：T622改性剂的掺加能够显著降低紫外老化作用对基质沥青基础性能的影响，明显提高沥青的表观黏度，有效改善了沥青材料的抗紫外老化性能；基质沥青的最大红外吸收峰出现的温度、初始分解温度及官能团指数随老化时间的延长而大幅升高，而T622改性沥青的相关指标均保持在稳定范围内，且官能团指数小于基质沥青，从微观层面验证了T622改性沥青优异的抗紫外老化性能。

以知网和Web of Science收录的建筑信息模型 (Building Information Modeling，BIM) 技术在工程造价中的应用研究文献作为研究样本，运用CiteSpace对国内外期刊进行知识图谱对比分析。结果表明：近年来BIM技术在工程造价中的应用发展迅猛；结合研究趋势和造价行业发展沿革，在国内的研究历程分为发展期、推广期、转型期和创新期四个阶段；“建筑工程”和“管理”是国内外共同研究热点，国外未来趋向于“可持续发展”和“周期评估”，而“精细化管理”和“人才培养”等为国内未来研究趋势，据此以国内外代表性BIM技术(鲁班软件和Innovaya)做详细的阐述。该研究成果对全面了解BIM技术在工程造价中的应用具有借鉴性意义。

消费者对产品的卷入度研究成为热点问题，然而从产品竞争市场结构中获得竞争情报一直被忽略。为了更全面了解产品的竞争市场结构，本文以在线用户行为数据为对象从卷入理论视角构建产品考虑集，利用复杂网络聚类可视化产品的非对称竞争市场。结果发现，由消费者对产品的关注卷入度构成的考虑集对映射产品非对称竞争市场是最具有代表性的；复杂网络聚类方法映射的产品非对称竞争市场结构图简洁清晰，不仅识别了焦点产品的竞争对手，还表征了与焦点产品的竞争对手之间的非对称竞争程度、不同的子市场受欢迎程度、子市场内部产品竞争程度高而外部之间产品竞争程度低等；证明了本研究模型比传统模型更具有可解释性。本文为电商企业理解焦点产品的非对称竞争市场提供了更好的理论依据及方法。

为探索夏热冬冷地区大学校园室外热舒适环境的空间优化策略，本文以上海某大学为研究对象，对大学校园典型空间形态条件下的气象参数进行现场实测，同时结合大学生受试者的热舒适问卷，利用Rayman软件计算出受试者的生理等效温度(Physiological Equivalent Temperature, PET)。为获得全校园范围的温湿度分布，本研究进行了温湿度移动测量并对数据进行时间修正与空间插值，之后对通过以上方式获取的校园范围温湿度与地表形态特征参数进行相关性分析。结果显示，该大学校园夏季大学生“热中性”的PET值为30.60 ℃，PET指标与空气温度、相对湿度之间分别呈现负相关与正相关，且空气温度与PET指标的相关程度更高；天空角系数与透水表面比率对空气温度具有显著的正相关，街道峡谷高宽比、建筑密度、平均建筑高度与空气温度之间则出现显著的负相关。以上结果说明进行校园建筑和景观规划设计时可通过合理设计地表形态特征的方式缓解空气温度的上升，以达到提升学生热舒适的目的。该研究可为夏热冬冷地区大学校园室外空间规划提供优化参考，有助于改善校园热舒适环境。

随着数字技术在服装设计领域的广泛应用，数字复原已成为传统服饰复原的有效手段，但其复原效果的评价研究尚处于探索阶段。基于此，本文以客家大襟衫代表性款式为研究对象，应用数字技术实现了客家大襟衫的三维数字复原，并基于多层次模糊综合评价方法开展复原效果的评价研究。首先，综合应用服装数字技术实现客家大襟衫的三维数字复原；其次，采用层次分析法构建客家大襟衫数字复原效果评价的指标体系并计算各指标权重系数；最后，应用模糊综合评价方法对各指标进行效果评价。研究结果表明，应用服装数字技术能够快速实现客家大襟衫的三维数字复原，多层次模糊综合评价方法能够有效实现客家大襟衫的数字复原效果评价，为传统服饰的数字复原及其效果评价提供了新的研究思路。