基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法

为了实现居家环境下的睡眠健康监测，提出基于可穿戴式单通道心电的不同睡眠阶段识别分析方法，研究了心电信号的27个心率变异性（HRV）特征分别在序列前向选择（SFS）、序列后向选择（SBS）和浮动序列前向选择（SFFS）3种不同方式下最优特征集的选取，设计了以堆栈式自编码器（SAE）建立的睡眠分期神经网络模型系统。结果表明：基于SFS-SAE的睡眠分期模型方法的分类效果最好，且相邻RR间期序列差值大于50 ms百分比（pNN50）、相邻RR间期序列差值的绝对中位差（MADRR）和庞加莱散点图中椭圆短轴（SD1）3种HRV特征都能在此模型系统中有效用于各睡眠阶段的识别，在清醒-睡眠（WAKE-SLEEP）分类、非快速眼动-快速眼动（NREM-REM）分类和浅睡-深睡（N1N2-N3）分类下的平均准确率分别为82%、80%和81%，基本满足家用睡眠分期判别，可用于睡眠疾病的日常筛查，是对多导睡眠图睡眠分析方法的有效补充。     

基于LSTM和灰色模型的股价时间序列预测研究

影响股价的因素错综复杂，因此在考虑多变量情形下，对时间序列中常用的长短期记忆网络（LSTM）进行修正，并选取股票价格进行预测.首先，采用方差膨胀因子（VIF）进行变量的筛选，再结合自适应提升法（Adaboost）模型查看特征变量的重要程度.其次，用爬虫对投资者情绪进行文本分析，计算情绪指数等指标并揭示其与股价的关系.然后，对格力电器、飞科电器、美的集团3支股票进行股价预测，对比多层感知器（MLP）模型、LSTM模型，并选择适当的模型作为基准模型，在基准模型的基础上加上情绪指数、投资者关注度等指标构建了LSTM-EM模型.进一步，在考虑了投资者情绪后对残差项使用GM （1，1）模型进行修正.实证结果表明，该模型能对股价进行较为精确的预测.     

采用时序谱分析纱条的不匀结构

本文采用ＡＲＭＡ模型谱分析纱条不匀，通过与条干仪分析结果对比发现，在对信号经２１阶ＦＩＲ低通滤波器滤波后，选择ＡＲＭＡ（５，１）到ＡＲＭＡ（８，２）的模型，能得到较好的分析结果。对比，本文检验了不少纱条不匀信号的非稳定性，这在选择模型参数辨识方法时应予注意。     

基于摩擦市场的双目标投资组合选择模型

首先在前人的基础上，把偏度水平和市场摩擦因素引入投资组合选择模型中；建立了基于摩擦市场的双目标投资组合选择模型（FM—BOPM）；然后，为求解该模型进行了遗传算法设计；最后用一个具体的算例解释了偏好系数变化时相应的投资组合策略的变动。     

基于基因表达编程和粒子群优化鲁棒混合计算模型的深部地下矿井岩爆分类

在深部地下采矿中，岩爆因具有许多不利影响（如对人员、设备、隧道/地下矿山工作面和开采周期等的影响）而被视为不确定性风险。由于其不确定性的特征，对岩爆趋势的准确预测和分类具有一定难度，且已有研究成果较少。提出一种基于基因表达编程（GEP）和粒子群优化（PSO）的鲁棒混合计算模型GEP-PSO，用于预测和分类深部开口的岩爆趋势，提高了预测和分类的准确性。在建立GEP-PSO模型的过程中，评估GEP模型中不同数量的基因（1~4）和连接功能（例如，加法、提取、乘法和除法）。收集246次岩爆发生的地质和施工因素，用于建立岩爆分类的GEP-PSO模型；应用处理数据集缺失值的技术改进数据集的属性；用相关矩阵选取潜在输入参数的特征；建立13个混合GEP-PSO模型，得到各模型的精度。结果表明：在GEP结构中具有3个基因和乘法连接函数的GEP-PSO模型具有最高的准确度（80.49%）。将获得的最佳GEP-PSO模型的结果与基于相同数据集开发的各种已有模型进行比较，结果表明，选择的GEP-PSO模型结果优于已有模型，表明提出的GEP-PSO模型在岩爆等级的预测和分类方面的准确性显著提高，可以应用于深开挖工程中，以准确预测和评估岩爆敏感性。     

油田测井解释支持系统及其模型自动选择

提出一个用于测井解释质量管理的决策支持系统（ＤＳＳ）。在阐明故障树分析（ＦＴＡ）模型的基础上，提出了使用ＦＴＡ模型进行测井解释质量管理的原理，给出了ＦＴＡ模型库的管理机制及其模型自动选择的方法。实际运行结果表明，该系统能够帮助决策，进行测井解释质量管理。     

基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究

本文针对线性模型在语音识别中的不足，进行了隐马尔可夫模型（HMM）在语音单字识别中的研究，主要对观察输出概率求解、最佳状态序列寻找、参数估计和模型参数的选择进行了探讨。     

梳棉机针布配套专家系统研究的综述

首先对国内外梳棉机针布研究应用计算机的发展状况做了概述，之后评述针布配套研究现状，认为：国内在以往针布配套研究中，主要存在以下一些不足：（1）在针布配套中没有考虑到针布使用寿命这个参数；（2）由于选择样本数和搜集资料有限，因而建立的针布配套模型并不能代表当今世界针布配套实际，与生产实际有一定的差距；（3）建立针布专家系统所应用软件滞后于当今软件的发展。最后提出了开发针布配套专家系统的设想。     

基于多水文模型预报能力分析的洪水预报

为了解决概念性和黑箱模型在小时尺度模拟效果对比中预见期选择的问题，提出利用滞后演算法求解概念性模型预报能力. 在两模型共同预报能力条件下，引入集对分析理论对比新安江模型、土壤水核算与演算（SMAR）模型、倒传递（BP）和Elman神经网络模型模拟效果. 概念性模型预报能力与流域面积成正相关且特定流域的预报能力相对固定，其中金华江和龙泉溪流域的预见期可以分别取第7、3 h；在相同预见期条件下，龙泉溪流域表现最好的是BP模型而最差的是Elman模型，金华江流域表现最好的是新安江模型而最差的是SMAR模型；引入集对分析方法可以从单指标转向更多指标进行综合评价，具有较好的适用性和高效性.     

地梁、桩承台等混凝土构件质量的检测方法

大型混凝土构件（如高层建筑基础的地梁，桩承台等）在施工过程中可能造成局部松散，空洞，蜂窝或离析等质量问题，监理人员希望在不破坏混凝土构件的情况下，获得混凝土构件的完整性信息，通过利用地震映像法（又称地震共偏移距法）在裂缝，空洞模型上的试验，获得了存在异常体时，地震时间剖面的波形特征，模型实验和在两个高层建筑工地的实测工作证明：在合理选择震源及各种测量参数的条件下，可以用地震映像方法对混凝土构件质量进行监测。