为此，设计了一个原型自适应校正模块，该模块通过少量无标签目标域数据的统计特性（如特征分布的一阶矩和二阶矩）来微调源域原型，使其向目标域的特征空间靠拢。对于待诊断的目标域样本，只需计算其特征与各个校正后原型的距离，最近的类别即为预测结果。随后，将特征图输入到多头自注意力层中，自注意力机制能够动态地为不同时间步和不同特征通道分配不同的权重，从而聚焦于对故障最敏感的时刻和频段。通过这种对抗训练，特征提取

在测试数据中，该方法对减振器10%阻尼衰减的早期故障检测率达到86.3%，较传统平方预测误差SPE统计量提升11.6个百分点，误报率从3.8%降至1.7%，且能检测出故障发生时间比振动RMS超标提前约12秒。在检测到故障后，利用PRPCA提取的特征作为SVM分类器的输入。在测试集上，PRPCA-SVM平均识别准确率达到96.7%，其中空气弹簧故障的F1-Measure为0.958，减振器故障为0.

从CDAE编码器中提取第三、四、五层的特征图（分别对应256、128、64维），每个特征图分别送入一个独立的弱分类器（结构为单层全连接+逻辑回归）。首先在大规模图像数据集ImageNet中提取500万张32×32图像块，用于训练一个五层层叠降噪自编码器，结构为1024-512-256-512-1024，采用均方误差重建损失，噪声比例为0.3。在在线跟踪阶段，针对第一帧给定的目标框，提取正负样本（正

平台包含数据预处理模块、预测模型服务模块和优化求解器模块。结果显示，在全工况范围内，NOx排放平均降低14.2%，燃油消耗率平均下降3.8%，且优化后的参数组合成功满足国六排放限值。测试结果表明，帕累托前沿上的解集覆盖了NOx排放1.2至4.8g/kWh、油耗190至215g/kWh的宽广区域，与台架标定结果对比，前沿解的保守误差低于5%。利用深度信念网络构建预测模型，网络结构设置为四层受限玻尔兹

对一碗抓放动作进行了优化，结果使轨迹周期由0.48秒缩短至0.39秒，主动臂最大驱动角速度降低11.7%，且末端残余振动幅值下降约22%。以关节速度、加速度和二阶加速度约束为硬约束，构建了以总时间最小为目标的最优控制问题，通过IDBO直接搜索各路径点的时间间隔矢量。设计了10种不同起始和目标位置的抓取测试场景，覆盖工作空间中心与边缘。基于该控制框架在实际控制器样机中部署，对亚克力薄片进行抓取实验，

传统A的代价函数f(n)=g(n)+h(n)，DWA在启发函数前乘一个动态权重w，其值根据当前节点到障碍物的距离自适应变化：距离小于2个栅格时w动态增大至1.8以偏向搜索安全路径，距离大于5个栅格时w减小至0.7以加快搜索并倾向于更短路径。此外，在搜索完成后应用冗余点删除策略：从起点开始，依次检查路径点之间的直线连通性(无碰)，若连通则删除中间点，仅保留必要转折点。此外，在真实变电站部分区域进行了

在蒙特卡洛模拟中（N=50，T=20，分位数τ=0.5），模式搜索法估计的系数偏差为0.032，而现有迭代加权最小二乘法偏差为0.045。利用该模型研究我国30个省份金融发展与经济增长的关系，发现在低分位数（0.1）处金融发展弹性为0.12，高分位数（0.9）处为0.28，证实了非线性效应。在生成的面板数据（ρ=0.6的AR(1)误差）上，忽略Copula结构的传统方法估计均方误差为0.087，而

对于内啮合转子泵优化问题（6个设计变量），AMG-H在120次真实仿真后找到了比初始设计流量提升18%的参数组合，而传统方法需要200次。在多目标优化中，采用Kriging预测的均值和方差构造广义期望改善矩阵，引导多目标粒子群种群的更新。在压力容器设计优化中（两个黑箱约束），算法在初始无可行点的情况下，经过45次估值找到可行解，并在90次估值时使成本降低22%。✨ 长期致力于黑箱函数优化 响应面模

将视频帧分割为超体素，每个超体素作为图结点，使用低秩表示系数矩阵描述结点间的全局相似性。该模型为每个模态分配一个质量权重，权重由该模态中背景的光流熵确定。在自建的25对视频测试集上，运动目标检测的F1分数达到0.94，优于单模态的0.88。在贝叶斯滤波框架中，每个模态的候选目标区域用协同稀疏表示编码，重构误差与判别性得分联合决定该模态的权重。✨ 长期致力于多模态数据集构建、视频统计先验、信息融合、

在爱泼斯坦方圈测试中，频率50Hz、磁通密度1.5T时，模型拟合决定系数R2从0.91提高到0.98。提出一种截流时刻反推算法CMIA，利用断路器截流瞬间的电压和电流记录，结合变压器等效电容与电感参数，通过拉普拉斯反变换重构截流后的铁心磁通响应。在10kV/0.4kV配电变压器上，截流时刻为电流峰值后32度，实测剩磁为0.38T，CMIA计算值为0.36T，误差5.2%。设计一个基于迭代学习的剩磁