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本文提出了一种基于进出点（EE）几何模式的实时覆盖路径规划算法，用于解决具有禁飞区（NFZ）和高价值区域（HVZ）约束的无人机任务。该方法首先通过来回扫描生成初始路径，随后依次进行高价值区域访问重规划和禁飞区避障重规划。算法不依赖迭代或搜索，计算复杂度低，在移动低压处理平台上平均总规划时间仅为51.23ms，具备良好的实时性能。实验结果表明，该算法能有效避开威胁区域并访问所有高价值区域，适用于凸多边形及分解后的非凸区域。未来工作将聚焦于路径平滑与最短路径优化。

本文研究了事件驱动与滑模控制在复杂系统中的应用。首先提出一种基于事件的鲁棒状态与故障估计方法，适用于存在不确定性与缺失观测的随机线性系统，并通过车辆横向动力学仿真验证有效性。随后，针对恒力悬挂系统设计了一种基于新趋近律的滑模控制器，实现对微重力环境的高效模拟，理论分析证明系统具有有限时间稳定性，仿真实验表明该控制器在超调量、调节时间和抖振抑制方面优于现有方法。文章还对比了不同微重力模拟技术，展示了恒力悬挂系统的优势，并探讨了其在航天领域的应用前景及滑模控制的拓展方向。最后总结了技术流程并展望了未来发展方向。

本文研究了基于事件触发机制的随机线性系统状态与故障估计问题，针对存在观测缺失和模型不确定性的系统，提出了一种增广状态下的鲁棒滤波器设计方法。通过引入事件触发机制以减少通信负担，并采用SoD策略决定测量数据的传输时机。设计了基于增广状态的滤波器结构，推导出误差协方差上界的递推表达式，并给出了使上界最小化的滤波器参数求解方法。最后以车辆横向动力学系统为仿真对象，验证了所提方法在状态和故障估计方面的有效性，结果表明该算法能准确估计系统状态与故障，同时显著降低数据传输频率，提升资源利用效率。

本文探讨了高端军事无人机训练模拟技术与随机线性系统基于事件的鲁棒状态和故障估计方法。在无人机训练方面，提出了通用系统级训练架构及关键技术，包括广义建模、实际设备快速嵌入、任务重现导调机制和基于统计数据的自校正训练控制，显著提升了训练效率与适应性。在系统估计方面，针对存在缺失观测与不确定性的随机线性系统，设计了基于事件触发的两级鲁棒估计算法，通过增广状态与Riccati方程优化实现高精度状态与故障估计。两类技术在军事无人机操作训练、故障诊断及工业自动化等领域具有重要应用价值。

本文提出了一种基于扩展状态观测器（ESO）的滑模控制（SMC）方法，用于癫痫的闭环神经调制治疗。针对现有控制方法对模型依赖性强、抗干扰能力弱等问题，该方法通过ESO估计系统总干扰并进行补偿，结合SMC提升控制鲁棒性。在神经质量模型（NMM）仿真中，与PI和ADRC相比，ESO+SMC在无干扰和有外部干扰情况下均表现出更快的收敛速度、更小的波动以及更优的性能指标（RMSE、MAE、ITAE），且对状态变量依赖性低。结果表明，该方法在癫痫控制中具有优越的稳定性和鲁棒性，为临床治疗和医疗器械研发提供了有效参考。

本文围绕光伏功率预测与改进自适应滤波器展开研究。首先综述了当前光伏功率预测的主要方法，涵盖统计模型、机器学习及混合模型等。针对状态估计中过程和测量噪声协方差未知的问题，提出一种基于变分贝叶斯的改进卡尔曼滤波器（VBAKF-QR），通过引入潜在变量和共轭先验模型，实现对未知噪声协方差的联合估计。详细推导了变分贝叶斯求解过程，并设计仿真实验验证算法性能。结果表明，VBAKF-QR在估计精度和收敛速度上均优于现有方法，尤其在速度估计方面接近使用真实噪声协方差的最优滤波器，具有良好的实际应用前景。

本文提出了一种基于动量因子深度信念网络（DBN）的光伏功率短期预测模型。通过分析温度、湿度和光照强度等气象因素与发电功率的相关性，采用相似日原则结合加权欧几里得距离和相关系数筛选训练样本，提升模型效率与精度。利用DBN的多层非线性特征提取能力进行预训练，并引入动态调整的动量因子优化微调过程，有效改善了传统梯度下降方法收敛慢、易振荡等问题。实验结果表明，该模型在不同天气条件下均具有较高的预测精度，尤其在天气稳定时表现优异，相比BPNN和传统DBN显著降低了平均绝对百分比误差（MAPE），验证了其科学性与实用性

本文研究了连续多智能体系统的隐私保护一致性与基于带动量因子深度信念网络的光伏短期发电预测。在多智能体系统中，提出了一种结合事件触发机制和隐私保护函数的一致性算法，有效降低通信负载并防止状态信息泄露，理论分析与实验验证了其渐近一致性和无Zeno行为特性。针对光伏发电预测，构建了带动量因子的深度信念网络模型，提升了传统DBN的收敛速度与预测精度，并通过实际数据验证了模型的有效性。文章进一步探讨了两者的应用价值、挑战及未来优化方向，包括参数调整、异常数据处理、动态动量策略和集成学习等，展望了多智能体隐私通信与高精

本文研究了模块化多电平变换器（MMC）的电压平衡控制与连续多智能体系统中带隐私保护的一致性控制。在MMC方面，提出基于小脑模型关节控制器（CMAC）的电压均衡策略，有效降低输出电压和电流的谐波畸变率，增强抗干扰能力，并抑制桥臂循环电流，提升系统稳定性与电能质量。仿真结果显示CMAC控制显著优于传统PI控制。在多智能体系统方面，设计了一种兼顾通信延迟与隐私保护的一致性算法，通过构造状态隐藏函数保障智能体数据安全，适用于智能交通与工业自动化等场景。研究表明，两种控制策略在高压直流输电、电机驱动及分布式协同系统中

本文研究了多智能体系统在无向图和有向符号图下的三种一致性行为：缩放一致性、二分一致性和缩放二分一致性。通过设计分布式控制协议，并利用线性非奇异变换，建立了统一的分析框架，将复杂的一致性问题转化为经典一致性问题进行求解。研究表明，在准强连通条件下，系统可实现指数收敛，且收敛速度与拉普拉斯矩阵的非零特征值密切相关。文章还探讨了结构不平衡图下的系统行为，提出了可能的扩展方向，为多智能体系统的协调控制提供了理论基础和应用指导。

本文研究了鲁棒迭代学习控制与多智能体系统共识问题。针对存在迭代变化不确定性的线性时不变系统，提出基于干扰观测器的鲁棒ILC方法，通过干扰估计提升系统跟踪精度与抗干扰能力，并给出收敛性分析及数值验证。对于多智能体系统，构建统一框架，利用线性非奇异变换将缩放共识、二分共识及缩放二分共识问题转化为经典共识问题，揭示其必要和充分条件，并证明指数收敛性。研究成果在工业自动化、航空航天、分布式能源等领域具有广泛应用前景。

本文研究了矿井提升机同步电机驱动系统（MHSS）的运行状态评估与控制优化方法。采用层次模糊综合评价算法，结合AHP权重分配与劣化度分析，构建多层级指标体系实现系统状态的精准评估；针对控制性能提升，提出基于干扰观测器的迭代学习控制（ILC）方法，有效增强系统对非重复不确定性的抗干扰能力。通过案例分析与流程建模，验证了评估模型的可靠性与控制策略的优越性，为矿井提升机的安全稳定运行提供了理论支持与实践指导。

本文研究了基于CWGAN的图像分类方法及其在MNIST和CIFAR-10数据集上的应用，结果显示该方法具有高准确率、快速收敛和良好稳定性等优势。同时，设计了一种火化设备烟气无线检测集成装置，实现了烟气污染物的实时监测、数据存储传输与远程控制，提升了火化设备的信息化与智能化水平。两种技术分别在人工智能与环保领域展现出重要应用价值和发展潜力。

本文探讨了两种创新的图像分类方法：TIO损失和基于生成对抗网络（CWGAN）的解决方案。TIO损失通过结合现有损失函数有效缓解多分类中的类别不平衡问题，提升少数类别的置信系数；而CWGAN则利用条件生成对抗网络在数据不足场景下生成高质量样本，增强模型的准确性与鲁棒性。两者在医学图像、安防监控等领域具有互补优势，为图像分类提供了新思路。实验表明，TIO损失在Kaggle蘑菇数据集上显著改善了小类性能，CWGAN在MNIST和CIFAR-10数据集上提升了分类效果。未来可进一步融合优化，拓展至更多应用场景。

本文介绍了一种解决不平衡多分类问题的新方法——可移植的逆独热损失（TIO损失）。TIO损失通过引入逆独热向量和变形交叉熵，考虑非真实标签的损失，弥补了传统损失函数忽略错误分类信息的缺陷。该方法具有良好的可移植性，可与交叉熵损失、Focal Loss等结合使用，在CIFAR和Kaggle蘑菇数据集上实验表明，TIO显著提升了模型在不平衡数据下的准确率和F1分数，适用于图像分类、生物医学分析等多个领域。

本文探讨了单变量ReLU（UReLU）神经网络在非线性系统建模中的应用及其优越性能，通过基准测试验证其高精度与低参数量优势；同时研究了多磁场发生器与活细胞工作站的结合方案，实现均匀、旋转与摆动磁场对活细胞的长期影响观测。文章分析了两种技术各自的优势、挑战及未来融合方向，提出通过UReLU神经网络优化磁场控制反馈，构建智能化细胞研究平台的前景。

本文探讨了Q学习在无人地面车辆道路交叉口路径规划中的应用，通过三个典型场景的仿真验证了其有效性。同时介绍了单变量ReLU（UReLU）神经网络在非线性系统识别中的应用，该模型通过引入基于数据分布的固定偏置UReLU函数，提升了模型的可解释性和效率。文章对比了两种技术的特点，分析了实际应用中的挑战与解决方案，并展望了未来在多智能体协同、技术融合及模型拓展等方面的发展趋势。

本文详细解析了机器人焊接工作站与基于Q-learning的无人地面车辆路口路径规划技术。在焊接工作站部分，介绍了激光视觉系统、PLC、机器人控制器和焊接电源之间的通信架构，提出了逐层自适应焊接规划策略，并通过实验验证了其高效性与高质量；在无人车辆路径规划部分，建立了车辆运动学模型，将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），设计了分阶段的状态、动作与奖励函数，实现了复杂路口环境下UGV的安全右转行驶。两种技术分别在智能制造与智能交通领域展现出重要应用价值。

本文介绍了前列腺WSI图像检测模型与基于自适应规划的机器人焊接工作站的设计与实践。在医学图像检测方面，提出的GECNN-CRF模型通过结合CRF、数据增强和高dropout率，在准确率和AUC上表现优异，显著提升了前列腺癌区域的检测精度。在工业焊接领域，设计的机器人焊接工作站融合激光视觉系统、数据处理与监测系统及自动化焊接系统，实现了厚板结构件的高效、高质量自动焊接。实验验证了该系统具备高效率、高稳定性和强适应性，具有重要的临床辅助诊断价值和工业应用前景。

本文提出了一种基于群等变卷积神经网络与全连接条件随机场（GECNN-CRF）的前列腺癌全切片图像（WSI）检测方法。该方法通过引入群等变卷积结构，增强了模型对旋转和对称变换的等变性，提升了特征提取的鲁棒性；结合全连接CRF建模图像块间的标签相关性，优化了分割边界与检测一致性。实验结果表明，该方法在准确率、召回率、精确率和F1值上均优于传统CNN和CRF方法，有效提高了前列腺癌病理图像分析的自动化与准确性。

本文提出了一种基于遗传算法优化卷积神经网络（COG）的电阻率反演方法，旨在提升传统反演技术在精度和收敛性方面的不足。通过将遗传算法的全局搜索能力与CNN的特征提取能力相结合，有效优化了网络超参数，提高了反演速度与准确性。文章详细阐述了正演与反演模型的数学基础、COG算法流程及其在三层地层模型中的数值模拟结果，验证了该方法在降低相对误差和增强全局收敛性方面的优越性。同时探讨了样本生成、超参数调整及模型评估等实际应用要点，并展望了算法改进、模型扩展及多技术融合的未来方向。

本文综述了时滞系统在工业过程控制中的挑战及其与模型预测控制（MPC）结合的研究进展。针对具有约束、离散性、多模型、非线性和不确定性等特性的时滞系统，总结了各类MPC方法及其特点，并通过表格和流程图形式直观展示不同方法的适用场景与选择策略。文章还分析了关键参数如优化时域P和控制时域M对系统性能的影响，探讨了模型失配下的鲁棒性表现，并指出了当前研究存在的问题及未来发展方向，包括输出反馈控制、非线性理论完善、时变时滞处理以及多理论融合等。最后通过DMC仿真实例验证了MPC在时滞系统中良好的控制效果与应用前景。

本文探讨了汽车检测与模型预测控制的技术发展与应用。在汽车检测方面，提出了一种适用于资源受限设备的轻量级精炼检测器LRADet，该模型通过快速特征提取、特征融合和精炼锚点离散化模块，在准确性、速度和内存占用之间实现了良好平衡，可在73FPS下实现0.511的mAP。实验分析表明，模型结构设计对性能有显著影响，并总结出适用于特定场景的目标检测设计原则。在控制领域，研究了模型预测控制（MPC）在时滞系统中的应用，展示了其在滚动优化与反馈校正方面的优势。未来工作将聚焦于进一步优化检测效率与提升MPC在复杂时滞环境下

本文围绕控制系统、随机系统稳定性及计算机视觉中的汽车检测展开研究。针对饱和非线性系统，提出基于单边Lipschitz条件的控制器设计方法，并通过优化算法估计最大吸引域；对于受随机干扰影响的系统，研究了基于半马尔可夫跳跃过程的伊藤随机系统的随机稳定性，给出新的稳定性判据并通过边界转化降低求解难度；在自动驾驶应用中，设计了一种轻量级精炼汽车检测器，结合变换洗牌单元与轻量级检测头，在保证检测精度的同时实现高速实时检测。研究成果在工业控制、金融风险分析和智能交通等领域具有广泛应用前景，但也面临计算复杂度、数据质量和

本文研究了两个方向：一是基于深度卷积神经网络的真假人脸鉴别方法，提出了一种高效且准确的模型用于区分动漫风格假脸与真实人脸，在测试集上达到99.24%的AP；二是针对满足单边Lipschitz约束的非线性系统在执行器饱和情况下的控制问题，设计了基于凸包表示和Lyapunov函数的非线性反馈控制器，并通过矩阵不等式条件保证系统渐近稳定。研究为图像真实性鉴别和非线性系统控制提供了有效的理论与实践方案。

本文深入解析了故障估计与真假人脸判别两项关键技术。在故障估计方面，针对具有传感器和执行器故障的切换线性系统，提出基于增广系统和中间估计器的方法，结合Lyapunov函数分析确保误差系统一致最终有界，并通过仿真验证了方法的有效性；同时探讨了其鲁棒性、实时性与可扩展性提升策略及在工业自动化、航空航天等领域的应用前景。在真假人脸判别方面，分析了GAN生成假脸带来的安全挑战，介绍了基于DCNN的高精度判别算法，讨论了多模态融合、深度学习优化和对抗攻击防御的发展趋势，并展望了其在金融安全、安防监控和智能家居中的广泛应

本文探讨了航天器轨道控制与故障估计技术，重点分析了气动辅助轨道机动中的参数关系与制导策略。通过引入基于特征模型的自适应预测和校正方法，优化离轨过程的时间与推进剂消耗，提升任务灵活性与隐身性。同时，研究了开关线性系统的故障估计问题，提出可同时估计状态、执行器与传感器故障的方法，在平均驻留时间切换信号下保证闭环系统的一致最终有界性。仿真结果表明，所提轨道控制方案可显著减少速度增量需求，提高资源利用率，而故障估计方法有效增强了系统的可靠性与稳定性。

本文探讨了基于非线性优化的鲁棒单目视觉惯性SLAM技术与基于特征模型修正的气动辅助轨道机动方法。前者通过融合相机与IMU数据，利用滑动窗口优化和金字塔层自适应信息矩阵提升定位精度；后者通过预测校正制导策略应对气动参数不确定性，实现高精度轨道控制。两种技术分别在机器人导航与航天飞行领域展现出高精度、强鲁棒性和广阔应用前景，并展望了多传感器融合、深度学习与智能决策等未来发展方向。

本文介绍了一种名为Unet-GAN的新型生成对抗网络模型，用于低剂量CT（LDCT）图像去噪，结合U-net结构与cGAN框架，并引入基于平稳小波变换的联合损失函数，在保留图像细节方面表现出显著优势。同时，提出一种基于非线性优化的鲁棒单目视觉惯性SLAM方法，通过特征点信息矩阵分配、IMU预积分及滑动窗口边缘化策略，有效提升运动估计与稀疏地图构建精度。实验表明，两种方法在医学成像与机器人导航领域均具有良好的应用前景。

本文探讨了三种先进的控制与图像处理技术。首先，针对平流层飞艇的轨迹跟踪问题，提出了一种基于神经网络和强化学习的自适应控制方法，通过李雅普诺夫稳定性分析证明系统信号一致最终有界，并通过仿真验证其优越跟踪性能。其次，为解决一阶线性系统在控制增益未知且存在输出约束的情况，设计了一种结合Nussbaum函数与障碍李雅普诺夫函数的模型参考自适应控制器，确保跟踪误差渐近收敛且不违反约束。最后，在低剂量CT图像去噪方面，提出一种融合生成对抗网络与U-net结构的方法，并引入平稳小波变换损失函数，有效提升图像质量。三类技术

本文针对平流层飞艇的非线性与不确定性特点，提出一种基于强化学习的自适应跟踪控制方法。通过建立六自由度运动学与动力学模型，设计由主次评判信号构成的强化评判函数，并结合演员-评判家神经网络逼近系统非线性与未知干扰，实现最优性能控制。引入命令滤波器简化参考轨迹导数计算，构造Lyapunov函数证明闭环系统所有信号有界。数值模拟结果验证了该控制器在复杂干扰下仍能有效实现高精度轨迹跟踪，具备良好的稳定性和鲁棒性。

本文研究了异构网络系统的一致性与中立型系统的滑模控制。在异构网络系统中，通过矩阵特征分析和系统收敛性证明，提出了无需额外假设的线性一致性控制算法，并证明了系统在固定拓扑下可达成一致。针对中立型系统，建立了含随机噪声和时滞的系统模型，设计了滑模面与等效控制律，通过Lyapunov函数方法结合Itô公式和Dynkin公式，证明了系统的指数稳定性与滑模面的可达性，并通过仿真验证了理论结果的有效性。最后探讨了该研究在多智能体协作、工业控制等领域的应用前景及未来研究方向。

本文研究了基于二阶邻居信息的异构网络系统共识问题，提出了两种线性共识控制算法（情况I和情况II），分别利用相对位置与绝对速度、相对位置与相对速度信息。通过图论和矩阵分析方法，给出了系统渐近达成共识的充分条件，并结合引理与定理分析了参数约束和通信拓扑要求。同时，对比了两种算法的参数条件，讨论了实际应用中参数选择、通信图构建及信息获取等关键因素，最后提供了整体求解流程。研究成果为复杂动态网络系统的协同控制提供了理论支持与实践指导。

本文研究了含风电的动态经济调度（DED）问题，建立了考虑阀点效应、系统网络损耗和风电随机性的优化模型。针对传统纵横交叉优化算法（CSO）易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的自适应纵横交叉优化算法（A-CSO），通过引入全局最优个体参与水平交叉操作，并设计自学习控制参数自适应策略以提升收敛性能。同时，提出一种无需惩罚因子的启发式修复机制来处理复杂约束，保持解的可行性与多样性。在5机系统上的仿真结果表明，所提A-CSO算法在最小成本、平均成本等方面均优于CSO、E-DE和ICSO等算法，验证了其在解决含风电D

本文研究了磁信号在25CrMo4材料振动过程中的变化规律，验证了磁记忆检测技术在高铁车轮状态监测中的潜力；同时提出一种基于深度学习的宫颈癌前病变自动分类框架，结合VIA序列图像与VILI图像，利用CNN-BiLSTM和改进AlexNet提取时空特征，并通过特征融合实现正常、CIN1、CIN2/3及癌症的分类。实验结果显示该模型准确率达96.04%，显著优于传统方法，具备辅助临床诊断的应用前景。

本文研究了动力翼伞的滑模控制方法与25CrMo4高铁车轮材料的加速振动磁效应。在动力翼伞控制方面，采用ESO-SMC方法实现高度精确跟踪，相比LADRC具有更快响应、更小超调和更强抗干扰能力；通过Lyapunov稳定性分析验证了观测器误差有界性，并通过仿真实验评估了不同环境下的控制性能。在材料研究方面，结合加速振动原理与金属磁记忆技术，利用ANSYS对25CrMo4合金板进行多物理场仿真，揭示了振动时间增加下磁记忆信号切向与法向分量的相反变化趋势及能量集中现象，验证了该技术用于高铁车轮疲劳损伤早期预警的可行

本文研究了感应式接近传感器的自动零校准技术与基于扩展状态观测器的滑模控制（ESO-SMC）在动力翼伞中的应用。通过桥式差分电路与I-PI控制器实现传感器的高精度零校准，提升批量生产效率；针对动力翼伞的非线性与强耦合特性，设计ESO-SMC方法以增强抗干扰能力与控制精度。文章还分析了关键技术优势，并探讨其在工业自动化、航空航天及智能交通等领域的广泛应用前景。

本文介绍了电动汽车多端口能量转换系统与电感式接近传感器自动零校准技术。前者基于桥式Buck-Boost拓扑，实现光伏、电网及外部电池与本地电池之间的高效、双向能量转换；后者通过桥差电感检测电路与I-PI控制器实现传感器的自适应零校准，提升测量精度与抗干扰能力。两项技术分别在新能源汽车能量管理与工业传感领域展现出重要应用价值。

本文探讨了天波雷达智能频率选择与电动汽车多端口能量转换系统设计两大主题。在天波雷达方面，基于IRI2016电离层模型和数值射线追踪技术，结合优化遍历算法与四阶Runge-Kutta求解Haselgrove方程，实现了最大可用频率（MUF）的准确预测，并有效分析多径现象，提升雷达探测性能。在电动汽车方面，提出基于非隔离桥型Buck-Boost电路的多端口能量转换系统，支持光伏充电、车-车能量交换及车-网互动，采用MPPT与能量管理策略提高效率，具备高经济性与电网支撑潜力。实验验证了两系统的可行性与优越性，未来

本文研究了X射线脉冲星信号的去噪方法与25CrMo4材料疲劳磁性能的信号估计。在脉冲星信号处理中，对比历元折叠、小波变换、经验模态分解和变分模态分解（VMD）等方法，结果显示VMD在提升信噪比、降低均方根误差和提高皮尔逊相关系数方面表现最优。在材料性能评估方面，提出基于Stein算法的磁信号插值方法，结合金属磁记忆技术，对不同疲劳周期下的25CrMo4试样进行磁信号采集与三维拟合分析，通过切向分量极值、法向分量零点及梯度分布特征，实现了应力集中区域定位与剩余寿命预测，为高速列车轮对安全检测提供了有效技术支撑