探讨电力配电系统故障诊断与定位技术的研究进展及应用。通过综述现有文献和技术实践，分析了各种先进的故障诊断方法和定位策略，包括基于智能算法的数据分析、传感器网络监测以及故障模式识别等技术。重点讨论了这些技术在提高电力系统故障诊断精度和效率方面的应用潜力，以及在实际工程中的应用案例与挑战。研究表明，通过结合多种技术手段和工程实践经验，可以有效提升电力配电系统的故障诊断能力，为电力系统运行和维护管理提供重要的技术支持。

为实现多天线无线系统中感知和通信的一体化波形设计问题，提出一种基于加权优化的目标函数，在完成数据通信的同时，降低各天线波形之间的互相关性。利用梯度投影法设计了最优通信波形并作为初始迭代点，而后利用最大化最小化算法得到一体化波形设计结果。仿真结果表明，设计的一体化波形实现了通信性能和感知性能的权衡，可用于多天线感知通信一体化系统之中。

设计了一种基于尺寸渐变超表面的宽带高增益低剖面天线，该天线由双层超表面和一层微带缝隙组合而成。双层超表面由分别印刷在2个介质板上的尺寸渐变六边形阵列贴片组成,贴片之间存在非等距间隙。超表面单元尺寸渐变设计能够使天线产生多个邻近的谐振点，从而展宽带宽。通过改变超表面天线尺寸结构，分析天线的宽带辐射特性。为获得最佳宽带性能，采用遗传算法优化天线几何参数。制作并测试了一款边长为43.3mm，厚度为4.853mm的样本天线用于验证仿真结果。实测结果显示，该天线-10dB阻抗带宽达到了54%(3.99～6.93GHz)，最高增益达到12.05dB，在4～6GHz范围内增益保持在8dB以上。该天线实现了宽频带、高增益、低剖面的特点，适用于宽带高速率无线通信的诸多领域。

本文提出了下行多用户多天线系统中一种新的基于Tomlinson-Harashima预编码(THP)的低复杂度调度排序算法。该算法根据THP与误符号率的特点,将调度和排序结合在一起,有效降低了复杂度。仿真结果表明,本文提出的算法在平均误符号率性能上逼近贪婪调度best-first排序,而复杂度更低,在实际系统中有很好的应用价值。

为保证船舶舱室的通信质量，研究无线电波的传播特性显得尤为重要。本文将金属共形技术引入时域有限差分法，用于曲形舱室结构的电磁传播特性和信道建模分析。具体地，通过修正共形网格处磁场迭代方程的系数，减少FDTD方法在计算曲形物体时存在的阶梯近似误差。通过与CST软件场仿真结果对比，验证了该方法的正确性。接着，将该方法用于模拟大型船舶舱室环境中的超短波无线信道，并通过CLEAN算法对时域信号进行数据后处理，得到了舱室下多径分量的功率分布及簇的数目。仿真结果表明，该方法不用增大网格的剖分精度，仍可获得较高的计算精度，适用于不规则大型物体目标的电磁求解。

对运动想象脑电信号的动力学模型进行了分析,将其分成两个阶段(强非线性的瞬态阶段和弱非线性的自由响应阶段),并构建了一种新的特征提取算法。首先通过起始点扫描的方式对脑电信号进行分割来获得自由响应阶段的脑电信号;然后针对自由响应阶段产生的脑电信号,引入振动多模态参数识别ITD(Ibrahim Time Domain)算法来提取特征组合成特征向量;最后利用Adaboost分类器进行自适应特征选择和分类。运用此方法对国际标准数据库The largest SCP data of Motor-Imagery中的CLA运动想象数据集进行特征提取和特征选择与分类,其平均分类准确率高达90%以上。与现有的特征提取算法相比,获得了更好的分类性能和稳定性。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

本文探讨了基于智能算法对机构进行优化设计时应注意的内容，同时也说明了如何用实验验证优化结果。通过简单举例介绍了如何对机构结构、参数和性能进行分析，在保持机构稳定性和可靠性的前提下提出了一种新的优化方案。基于智能算法对于机构设计的改进和优化具有重要意义，为智能算法的应用提供了实证基础。

水力发电站是一种重要的可再生能源利用方式，但在发电过程中面临一定的调度与优化问题。为了提高水力发电站运行效果并充分利用储能设备，本文提出了一种考虑储能设备的水力发电站发电仿真模型。首先，根据水力发电原理与储能设备特点，建立了水力发电站的数学运行模型；其次，采用优化算法对模型进行优化，从而得到最佳的发电策略；最后，通过仿真实验验证了所建模型的有效性。研究结果表明，在储能设备辅助下，水力发电站的运行效率及能源利用率得到了有效提升，为水力发电站的运行管理和优化提供了有价值的参考。

本研究聚焦于遥感图像特征提取与分类算法在自然灾害监测中的应用，旨在探讨如何有效地利用遥感技术来提高自然灾害的监测和应对能力。遥感图像作为一种强大的数据源，具有广泛的应用潜力，可以为自然灾害的实时监测和预测提供宝贵信息。本研究将重点关注特征提取和分类算法的创新应用，以提高自然灾害监测的准确性和效率。本研究的主要目标是探索遥感图像特征提取与分类算法在自然灾害监测中的应用潜力。我们将介绍先进的特征提取技术，如卷积神经网络（CNN）和主成分分析（PCA），以及分类算法，如支持向量机（SVM）和深度学习模型，它们在自然灾害分类和定位中的作用。

随着雷达技术的不断发展，雷达信号处理面临着更高的数据处理量和更复杂的环境干扰，对于处理性能的优化提出了严峻挑战。计算机算法的优化在雷达信号处理中具有极大的应用潜力，成为了提升处理性能的关键研究方向。本文详细阐述了计算机算法优化在雷达信号处理中的理论基础，并基于此构建了一套用于优化雷达信号处理性能的算法方案。该方案在提升雷达信号处理性能方面展现出良好的效果，具备较强的适应性和推广价值。 

随着城市化进程的加速和交通流量的不断增加，传统的交通信号控制系统已难以满足现代城市交通管理的需求。实时优化算法作为一种有效的解决方案，被广泛应用于交通信号控制系统中，以提高交通效率、减少交通拥堵、改善交通流动性。本文首先介绍了交通信号控制系统的基本概念和重要性，然后详细阐述了实时优化算法在交通信号控制系统中的应用，包括实时交通数据的收集与分析、优化算法的选择与实现、控制延迟的考虑以及协同调度问题。最后，通过案例分析，探讨了实时优化算法在实际交通信号控制系统中的应用效果和挑战。

自适应控制算法在暖通自动化系统中的应用是一个复杂而广泛的领域，涉及到电子信息工程的多个方面。随着科技的不断发展，自适应控制算法在暖通自动化系统中的应用前景将更加广阔。

针对复杂、多变的核电管路设计环境，研究了高效的管路布置算法。并基于三维建模平台及Matlab数值验证平台，抽象三维模型得到Matlab模型数据矩阵，构建得到仿真环境，然后在仿真数据环境中进行算法的验证。本文参考了国内著名的智能算法及计算机数据结构与算法等内容，使用优化后的广搜算法对管路进行模拟布局，并通过Matlab数据分析平台验证了该算法的高效与实用性。

本研究基于物联网技术，针对电气二次设计领域的安全监控需求，设计并实现了一套有效的监控系统。该系统利用物联网设备实时采集电气设备运行数据，并结合先进的数据分析算法，实现对电气设备状态的实时监测和异常检测。通过对监测数据的分析，系统可以及时发现电气设备可能存在的安全隐患，提前预警并采取相应的措施，以确保电气系统运行的安全稳定性。

本文深入研究了如何提升图像识别的准确性和效率,探讨了深度学习在自动驾驶、人脸识别、医学图像识别等多个领域的应用，展示了其广泛的应用前景。

本研究针对精确测量物体姿态的需求，开发了一种基于惯性传感器的姿态测量算法及其配套装置。首先，我们设计并实现了一种整合加速度计和陀螺仪数据的融合算法，以提高姿态测定的准确性和稳定性。接着，根据算法要求，设计了相应的硬件装置，该装置便携性强，能耗低，易于集成和部署。测试结果显示，该姿态测量系统在动态环境中的精度优于0.05度，静态精度达到0.01度，明显优于现有技术。本研究成果可广泛应用于机器人导航、运动分析、虚拟现实等领域。

高精度传感器与智能算法在现代仪器仪表中的应用日益广泛，为提升系统性能提供了新的可能性。本文系统阐述了高精度传感器的类型、选择标准及其在数据采集、处理和校准中的关键技术，同时探讨了智能算法在优化仪器仪表性能方面的应用。首先，分析了常见的高精度传感器及其性能指标，并介绍了数据采集系统的设计与数据处理技术。其次，详细讨论了智能算法在仪器仪表系统中的适用性，包括机器学习、深度学习和神经网络等方法，分析了这些算法在数据驱动的建模、数据分析与预测中的应用及其优势与挑战。最后，提出了智能算法与高精度传感器数据结合的优化策略，以及智能算法在仪器仪表系统中的集成与实施方法，通过实例验证了其在提升测量精度和系统性能方面的有效性。本文旨在为研究人员和工程师提供一个全面的参考框架，助力高精度传感器与智能算法在仪器仪表中的深入应用与发展。