针对现有火灾检测算法检测精度不佳和算法模型复杂度过高的问题，提出基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法. 该算法以目标检测网络FCOS为基础，降低通道维数并选用GhostNet作为特征提取网络，以实现轻量化火灾检测算法. 引入动态卷积，在不增加网络宽度和深度的情况下优化主干网络的基础模块，提高对形态多变的火焰图像的特征提取能力. 增加空间注意力模块，优化网络空间特征的表达. 改进正负样本定义和回归损失函数，优化训练过程中算法模型对标注框内不同区域的关注程度. 在自建火灾数据集和公开数据集中的实验结果表明，该算法在检测精度和模型复杂度方面具有优势. 该算法在自建火灾数据集中的检测精度为90.9%，参数量为4.58×106，浮点计算量为31.45×109.
针对现阶段非同质化通证（NFT）的应用对象仅限于诸如数字收藏品、加密艺术品和游戏道具等数字资产，难以适用于广泛存在的实物资产的问题，提出基于NFT的实物上链资产化方法. 该方法借助NFT可对数字资产确权的属性，结合智能合约与自动保管箱，实现链下实物资产与链上虚拟资产的强绑定. 该方法中，数字资产在链上（虚拟世界）铸造/流通之前，实体资产必须在链下（物理世界）锁定；实体资产在链下流通之前，数字资产需要在链上销毁. 该方式避免了虚拟世界和物理世界之间的跨域双花攻击，为实物资产提供了安全可信的价值转移和链上确权方式，为将来实物资产在元宇宙中的流通与交易提供可行的技术路径.
为了有效提取心电信号 (ECG) 的时空特征和提高分类准确性，提出基于深度学习的并行架构心电分类模型. 该模型采用基于GCA Block和GTSA Block模块实现多路特征融合的时空注意力机制. 使用双向长短时记忆网络和卷积神经网络作为基特征提取器，分别捕捉心电信号序列数据的前后依赖关系和不同尺度上的局部相关特征，实现对5种不同类型的心电信号的自动分类. 在MIT-BIH数据集上验证的结果表明，该方法对5种不同心电信号的总体分类准确率、特异性、敏感度、精确度和Macro-F1分别为99.50%、99.61%、96.20%、98.02%和97.08%. 相较于其他心电分类模型，该模型不仅能够有效地缩短网络模型深度，防止模型过拟合，而且能够更准确地提取心电信号的时空特征，获得更好的分类性能.
针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题，提出基于多重多尺度融合注意力网络（MMFA-Net）的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 该方法以U-Net为主体架构，设计2个模块：多重高效通道注意力（MECA）和多尺度特征融合注意力（MFA）. MECA设计在模型跳跃连接中，通过权重配比强化有效特征信息，避免注意力向无效特征的过渡分配；采用多重特征提取，减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部，结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力，获得不同的空间特征与光谱维度特征，缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA，提高了建筑物提取结果的完整度和精确率. 将模型在WHU、Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证，在定量评价方面优于其他5种对比方法，F1分数和IoU分别达到93.33%、87.50%；85.38%、74.49%和88.46%、79.31%.
针对近似等距的非刚性变换的三维模型簇对应关系计算准确率不高的问题，提出采用无监督的三维模型簇对应关系协同计算的新方法. 通过三维点云特征提取模块，获取将位置、细节信息更丰富的低维特征与语义信息更丰富的高维特征相融合后的特征. 在无监督深度函数映射模块中，将提取到的融合特征转换为谱描述符，计算函数映射矩阵，对该矩阵施加加权正则化约束项，得到最优的函数映射矩阵. 在模型簇对应关系协同计算模块中，结合循环一致性约束与函数映射理论，求解最优的目标函数，得到最优的模型簇对应关系. 实验结果表明，所提算法在FAUST、SCAPE和TOSCA 3个数据集上所构建的模型簇对应关系测地误差均小于目前主流方法，映射结果更加平滑，对应关系更加准确，具有良好的泛化能力.
为了判别微表情种类，提出基于深度卷积神经网络和迁移学习的微表情种类判别网络MecNet. 为了提高MecNet在CASME II、SMIC和SAMM联合数据库上的微表情种类判别准确率，提出基于自编码器的微表情生成网络MegNet，以扩充训练集. 使用CASME II亚洲人的微表情样本，生成欧美人的微表情样本. 设计卷积结构实现图像编码，设计基于子像素卷积的特征图上采样模块实现图像解码，设计基于图像结构相似性的损失函数用于网络优化. 将生成的欧美人的微表情样本加入MecNet训练集. 实验结果表明，使用MegNet扩充训练集能够有效地提高MecNet微表情种类判别准确率. 结合MegNet、MecNet的算法在CASME II、SMIC和SAMM组成的联合数据库上的表现优于大部分现有算法.
为了解决传统算法对医学图像分割时精度较低的问题，提出基于多层级特征自适应融合的新型FR-Unet图像分割算法. 在编码器阶段，设计采样加权模块替代传统卷积层，对图像空间信息进行逐层提取和特征融合，获得相邻像素之间的相关性和不同层次的语义信息. 在解码器阶段，设计多层级自适应融合模块，通过非线性跳跃连接逐层提取图像通道信息，自适应地融合邻近连接层的上下文信息，使各层专注不同特征信息的提取. FR-Unet在模型参数量上大幅度减少，让网络在场景部署上得到更好的支持. 实验结果表明，该网络在动物细胞分割、肝脏器官分割、皮肤病变分割等众多任务中均表现突出.
针对民用飞行器安全性、可靠性要求严苛，实际民航运营中飞行参数的异常样本稀少，整体样本不平衡且缺少标注的问题，研究深度学习与生成对抗网络技术，提出基于改进生成对抗网络的飞参数据飞行级异常检测方法. 该方法不依赖样本数量与标签，实现无监督学习的检测方法. 针对飞参数据，输入正常数据样本，应用易收敛的WGAN-GP改进型生成对抗网络模型，模拟生成正常数据样本，计算输入数据与模拟正常数据的巴氏距离，实现对异常数据的检测. 通过美国国家航空航天局模拟飞参数据的人工合成数据集以及真实运营环境下采集的快速存取记录器数据构建的飞参数据集，开展试验验证. 结果表明，与常用无监督模型相比，提出方法在部分异常检测性能指标上有显著提升.
针对带内全双工系统中的自干扰信号问题，设计有效的数字域消除方案. 分析自干扰信号中各分量的功率量级，针对I/Q不平衡引起的镜像分量，设计基于广义线性模型的数字域LMS自干扰消除器. 为了提高自干扰消除性能，引入扩频伪码，以加强自干扰信号和有用信号间的非相关性. 仿真结果表明，设计的数字域消除器具备在不同镜像抑制比条件下对镜像分量的重建和抵消能力. 引入扩频伪码，能够减小滤波器误差向量中因信号相关性导致的估计噪声，仿真中最高获得了7.5 dB的消除量提升. 在不同输入信干比的条件下，采用广义线性模型和引入扩频伪码，均提升了数字域消除器的性能.
针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题，提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理，恢复出较理想的基带信号，将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征. 利用深度学习（DL）将调制识别转换成图像的分类问题，将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络，开展分层学习和特征融合训练，完成对目标调制方式的识别. 仿真实验表明，基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果，当信噪比（SNR）高于2 dB时，对MPSK（调制的阶数为 2、4、8）、MQAM（调制的阶数为16、64）、MAPSK（调制的阶数为16、32）这7类调制的识别率可以达到95.14%.
