通过用户在平台上的浏览和购物次数来预测用户未来可能购买何种物品是推荐系统的热点问题。本文首先假定用户-物品的购买矩阵和浏览矩阵中的频次数据符合泊松分布，并通过概率图模型对两个矩阵进行共享物品因子的分解。然后，提出了一个基于泊松分布先验的多任务非负矩阵分解算法。算法第一阶段，把用户-物品浏览矩阵和用户-物品购买矩阵一起分解为用户浏览兴趣因子矩阵和用户购买兴趣因子矩阵。第二阶段，基于两个兴趣因子矩阵生成所谓的兴趣转移字典。第三阶段，根据兴趣转移字典以及热门商品的筛选规则，重构下一阶段用户-物品的购买矩阵，预测未来用户可能会购买何种物品。

网格参数化是计算机图形学（CG）和计算机辅助几何设计（CAD）中的基本操作。本文提出一类新的局部/全局参数化方法（ARAP++）来展平单边界和多边界的三角网格。它是对ARAP方法的改进和推广，由整体拼接一环面代替了逐个拼接三角形。在局部优化spring能量的基础上，引入了一类含有凸组合权值和拟合Jacobian矩阵的线性迭代格式。本文算法简单、高效和鲁棒性强，通过调整拟合矩阵的奇异值，较好的保持了原始网格的几何性质（角度和面积）。当处理高曲率网格时，ARAP++算法引入了拉伸算子，减小了参数化结果的面积扭曲和拉伸扭曲，并且很好的控制了网格翻转和重叠。数值实验表明，本文算法与当前经典算法相比，在控制角度、面积和拉伸扭曲等方面均有一定的优势，而且在纹理映射和重网格化等应用中得到了良好的视觉效果。

精确的头部姿态估计有利于许多人脸相关的应用，如人脸识别、视线估计、情感分析等。大多数现有的人脸姿态估计方法仅能对训练数据库包含姿态进行估计。为了能够预测训练数据库不包含姿态，人们提出的基于回归的头部姿态估计方法，然而，这些基于回归的方法虽然可以预测连续的姿态，但是却很少有对于训练数据库不包含姿态估计进行系统性的性能评估。针对训练数据库不包含姿态的估计问题，本文提出使用稠密多变量标签分布表示人脸姿态。通过给样本分配稠密化的多变量标签，一方面可以实现对数据库不包含姿态进行较为准确的估计，本文方法分别在Pointing’04数据库上的yaw和pitch 方向分别取得的平均绝对误差为4.01度 和2.13度；另一方面，在CAL-PEAL, Multi-PIE 等公开库上的实验表明，本文方法在训练数据库包含姿态上的预测性能也优于其他比较先进的方法。

卫星舱布局设计问题属于一种NP困难问题，该问题不仅仅是一种复杂的耦合系统设计问题，也是一种特殊的多目标优化问题。解决该问题最大的难点在于待优化的函数具有大量的由高能势垒分隔开的局部极小值点。Wang-Landau (WL)抽样算法是一种改进的蒙特卡罗方法，目前已成功应用于许多优化问题的求解中。本文采用WL抽样算法求解卫星舱布局优化问题。为了加快全局最优解的搜索速度，每次蒙特卡罗扫描产生新布局时便执行基于梯度法的局部搜索(LS)方法。通过结合WL抽样算法、LS方法和启发式布局更新策略，本文提出了WL-LS混合算法用于求解卫星舱最优布局。此外，为了提高算法计算效率，针对两个物体（如两矩形物体，两圆形物体或者一矩形物体和一圆形物体）之间的干涉深度，本文提出了一种快速准确的计算方法。矩形物体是正交放置的。分别测试了包含51个物体和53个物体的两个算例。在两个算例中，本文所提出的算法均超过了文献中的方法。数值结果表明，WL-LS是一种求解卫星舱布局优化问题的有效算法。

针对航天器需要安装多个探测器及初轨定轨精度低的问题，提出一种使用单探测器分时观测三颗X射线脉冲星来确定初始轨道的方法。首先，从X射线脉冲星导航基本原理出发，得到TDOA观测量。考虑到航天器同时安装多个探测器时体积大功耗高的问题，提出了在航天器上安装一个探测器，轮流分时观测三颗脉冲星，获得相位增量观测量。然后，使用加权最小二乘法将TDOA和相位增量信息融合，提供比传统X射线脉冲星导航更多的信息，从而提高定轨精度。仿真实验表明，与单独TDOA定轨相比，融合算法定轨位置精度提高了30%以上，速度精度提高了20%以上，达到了初轨确定的精度要求。

针对公路轨迹规划问题，本文将智能计算量分配（ICBA）引入基于候选曲线的规划算法——基于序优化的差分进化（OODE）算法，提出IOODE算法（I代表ICBA）。OODE分轨迹曲线和加速度变化两部分规划轨迹，采用差分进化（DE）算法通过求解子问题计算各候选曲线的评价，然后通过比较曲线评价从候选者中选取最优曲线。DE的迭代次数越多，曲线评价越准确。因此，本文考虑对不同曲线智能分配迭代计算量，以减少消耗的总计算量，同时保证所选中的最优曲线以足够高的概率是真实最优曲线。仿真结果显示，IOODE在保证求解质量不下降的前提下，比OODE快约20%。本文中提出的计算量分配框架也可应用于其他基于候选曲线的规划方法来提高算法效率。

本文研究了具有未知时延的线性随机时滞系统的辨识问题。时滞系统被表达为具有单一时延的时滞差分方程。首先利用状态增广方法将时滞系统转化为一个等价的线性时不变系统，然后采用传统的子空间辨识方法来估计增广系统矩阵。本文提出了一种ACS算法，从而得到时滞系统的状态空间模型。最后，基于ACS算法得到的相似变换，重新得到卡尔曼状态序列。采用最小二乘法，利用卡尔曼状态序列和输入输出数据，得出相同状态空间下的时滞系统矩阵。仿真结果表明了这种算法的有效性。

为了提高铰接车辆的机动性及高速稳定性，基于线性二次型最优控制理论提出了一种用于拖车和挂车的主动转向控制策略。首先建立了3自由度的带挂车主动转向的拖挂车简化模型。运用基于模拟退火的粒子群优化算法对简化模型在特定速度和方向盘角度下的车辆关键参数进行辨识，简化模型的参数可通过当前车辆工况查表和插值获得。仿真结果表明简化模型的输出结果与TruckSim一致性较好，这样简化模型可准确为控制器提供理想的横摆角速度。设计了基于线性二次型最优控制的主动转向控制器。控制器时刻跟踪理想的横摆角速度并同时尽量降低拖车和挂车的质心侧偏角。最后，基于TruckSim-Simulink联合仿真分别进行了低速和高速试验。仿真试验结果表明主动转向控制策略能显著改善拖挂车低速的机动性和高速稳定性。控制策略不仅适用于弯度不大的转弯路况，还适用于急转弯路况。

二型模糊控制器一直被视为“黑盒”，因此揭示二型模糊控制器的解析结构不仅能够加深对二型模糊控制器内部工作原理的理解，而且能够对控制器进行更加系统的分析和设计。本文推导并分析了一种区间二型模糊控制器的解析结构。该区间二型模糊控制器具有以下结构特点：每个输入采用两个非线性区间二型模糊集合模糊化、规则后件为区间二型单点模糊集合、扎德AND算子和Karnik-Mendel(KM)降型器。其次，通过将区间二型模糊控制器的输入空间划分为15个分区并推导每个分区上的输入输出关系，证明文中区间二型模糊控制器近似等效为具有变增益的非线性PI或PD控制器。再者，通过与对应一型模糊控制器的解析结构进行对比，分析了文中区间二型模糊控制器的潜在优势。最后，通过仿真和实验验证了理论分析结果的可靠性和文中区间二型模糊集合的有效性。