一种基于改进NMS的牛脸检测方法

针对牲畜牛身份认证的多牛脸检测场景，本文给出一种基于改进Faster R-CNN的牛脸检测方法。使用Inception v2替换ZF网络作为Faster R-CNN的基础网络，模型精度得到显著提升；针对多牛检测场景对NMS（Non-Maximum Suppression）进行相应优化，使模型的召回率得到显著提升。通过和其他目标检测模型对比实验，本文的改进模型在精确率和召回率上均优于其他模型。     

核动力系统多目标优化设计方法研究

为提高核动力系统多目标优化设计结果的精确性，提出一种改进的多目标自适应差分进化算法，并通过测试函数对算法性能进行了验证。基于改进的多目标自适应差分进化算法开发了一种核动力系统多目标优化设计方法；以AP1000核电厂非能动余热排出热交换器为对象，采用开发的核动力系统多目标优化设计方法对其进行了优化设计，计算结果证明该方法是有效可行的。      

基于分解的多目标花朵授粉算法

在过去几十年里，许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题，其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法，但迄今为止，花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下，将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域，提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外，为了保证非支配解的多样性，本文提出一种基于网格的目标空间分割法，该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明，基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。