对于容量快速增长、日趋多元化的大数据，业界亟需开发可行性更好的存储工具。为满足大数据存储需求，存储机制已经形成从传统数据管理系统到NoSQL技术的结构化转移。然而，目前可用的大数据存储技术无法为持续增长的异构数据提供一致、可扩展和可用的解决方案。在科学实验、医疗保健、社交网络和电子商务等实际应用中，存储是大数据分析的第一步。截至目前，亚马逊、谷歌和阿帕奇等公司形成了大数据存储方案的行业标准，但尚未有关于大数据存储技术性能和容量提升的深入调查和文献报告。本文旨在对目前可用于大数据的最先进的存储技术进行全面调查，提供了一个明确的大数据存储技术分类方法，以帮助数据分析师和研究人员了解和选择更适合其需求的存储机制。我们使用布鲁尔的CAP定理比较和分析了现有存储方法，评估了不同存储架构的性能，讨论了存储技术的意义、应用及其对其他类别数据的支持。为了加快部署可靠和可扩展的存储系统，文中还突出了未来研究面临的几个挑战。

本文研究了普通线性多智能体系统在有向拓扑条件下的一致性问题。首先基于分布式PID（Proportional-integral-derivative）控制提出了一种新的一致性协议，然后通过变量转换将一致性问题转变为一个渐进稳定问题，通过状态投影方法给出了系统实现一致性的充分必要条件和一致性函数的显示表达式，然后构建Lyapunov函数，基于线性矩阵不等式（Linear matrix inequality, LMI）给出了一致性协议中增益矩阵的范围，最后通过两组实验来验证这种方法的优势。仿真结果表明了所提方法的有效性。

目的：各种各样的二元相似度测量在聚类方法中被用来确定数据中的相似实体的同类组。这些相似度测量大多数仅基于特征的存在或缺失。二元相似度测量在软件模块化中亦能与不同的聚类方法一起用于提高软件系统的可理解性与可管理性。每种相似度测量都有其优势与不足，分别能使聚类结果优化或恶化。

创新点：本文强调了软件模块化中一些已有的著名的二元相似度测量的优势。此外，基于这些已有的相似度测量，新提出了几种改进的相似度测量。

方法：首先，介绍了一些软件模块化中已有的著名的二元相似度测量的优势。接着，提出了几种改进的新的相似度测量。结合具体例子，说明这些新方法整合了JC、JNM和RR这几种已有的二元相似度测量的优势。最后，通过实验比较新方法与已有方法的结果，验证所提新方法的有效性。

结论：实验结果表明相较于已有的相似度测量，本文所提出的新的二元相似度测量结果的可信度更高。这些新方法能减少任意决策的数量，增加聚类过程中聚类的数量。尽管这些新方法仅基于数据的二元特征向量表达，它们能被用来测试任何编程语言编写的软件系统。

基于内容的卫星图像配准是在遥感和图像处理领域的一大难题。受照度、旋转、来源差异的影响，该问题在多源遥感图像匹配中更为突出。尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform, SIFT）算法是一种成功应用于卫星图像配准的算法。本地SIFT描述符被许多研究者应用于改进图像检索流程。尽管SIFT算法具有良好的稳定性，它在提取多源遥感中本地特征点的质量和数量上仍然具有一定的劣势。另外，SIFT算法提取的本地特征具有较高维度，导致计算过程耗时过长以及对保存相关信息的储存空间要求过高，而这两点也是在基于内容图像检索（content-based image retrieval, CBIR）的相关应用中的重要因素。本文介绍了一种在多源遥感中将本地SIFT特征转变为全局特征的新方法。通过在预处理阶段对图像进行对比度均衡化来提升SIFT本地特征点质量和数量。将参考数据库中每副图像的本地特征单独分为一类后，采用线性判别分析（linear discriminant analysis, LDA）方法将本地SIFT特征转变为全局特征，同时不为降低特征空间的维度。该方法可以显著减少计算时间和所需存储空间。将核函数应用于检定数据并映射，所测试特征点的检索率高达91.67%。

为实现精确稳定的触觉再现，包围体积（球体、轴对称包围盒、定向包围盒或多面体）必须尽可能紧密地填充或覆盖目标对象，来完成交互式触觉应用中的碰撞检测。本文提供了一种方法，用于创建与接触细节层次（contact levels of details, CLOD）相关的包围球体。该球体与目标对象相配合的同时，还能平衡碰撞检测的速度与精确性。所提出的方法主要包括包围球体成形以及两级碰撞检测两部分。进一步说，包围球体成形可分为2步：创建球体和聚类球体；两级碰撞检测也包括2个阶段：球体的快速检测以及精确检测。首先，通过包围球体的创建实现球体碰撞检测中的初始快速探测。一旦探测到碰撞，可通过检查碰撞边界内网格与触觉点的间距来实现更精确的检测效果。为实现这种精细层级的检测，需要定义一种特殊的包围体积数据结构来囊括球体内的全部网格信息。我们通过一系列实现检验了所提出方法的有效性和性能表现，结果表明所提出算法的速度和精确度可以满足触觉仿真的需要。通过球体聚类来保证检测速度，通过基于体素的直接碰撞检测来保证检测精确度。通过基于距离的聚类，所提出的方法在CLOD方面仍保持了其独创性。

Clifford傅里叶变换（Clifford Fourier transform, CFT）可以应用于矢量场和标量场，但无法有效解决大数据问题，因为该算法是基于每个信号量计算的。稀疏快速傅里叶变换（sparse fast Fourier transform, sFFT）理论通过选择性地使用输入数据来处理大数据问题。受之启发，我们提出一个称为稀疏快速Clifford傅里叶变换（sparse fast CFT, SFCFT）的算法，该算法能够大幅度提高在标量场和矢量场中的计算性能。实验对标量场、灰度图和彩色图像数据进行处理，通过与FFT，CFT和sFFT进行比较，表明SFCFT可以有效提升多矢量信号处理的性能。

在本文中一种新的力学模型被引入到社会力模型中，用来仿真相向行人流中的跟随行为。这种跟随行为指的是行人通过接近同向行人以避免与反向行人冲突的行为。新的力学模型类似于一种引力模型，在建模过程中考虑了行人的视野范围、自身的运动状态、被跟随行人的运动状态等因素。我们利用新的力学模型对相向行人流进行了仿真，研究了跟随行为对渠化现象、行人间冲突以及双向通道通行效率的影响。仿真结果表明：跟随行为能促进渠化现象形成，并能起到缓解相向行人流拥堵的作用；跟随行为具有降低相向行人流冲突次数的作用，这种作用在入口流量较低时并不明显，但随着行人流量的升高而增强。跟随行为能够提高双向通道的通行效率，并且跟随行为的强度参数越大通道的通行效率越高。

现有电子变极技术可以拓宽多相感应电机系统的恒功率调速范围，但是会带来转矩脉动和转速波动。为减小电机在变极过程中的转矩脉动和转速波动，本文研究了基于电流滑模控制策略的五相感应电机指数响应电子变极技术。本技术采用双平面（d1-q1和d2-q2）矢量控制策略，使五相感应电机可以在不同的极对数模式下运行。电流滑模控制器取代了传统的PI控制器，以调节电流矢量，并且电流指数响应可以实现d1-q1和d2-q2平面之间平滑的切换。同基于PI控制的阶跃响应电子变极技术相比，本文提出的方法极大地减小了感应电机在电子变极过程中的转矩脉动和速度波动。实验结果证明了本文所提出方法的有效性。

最大似然类的无源定位方法可以达到较高的定位精度，但其计算量非常大。由于时频参数联合定位模型本身的非线性和非凸性非常大，繁重的计算量在TOA与FOA联合定位系统中表现尤为明显。本文针对这一问题，通过Pincus全局最优理论和蒙特卡洛重要性采样技术降低了最大似然类定位算法的计算复杂度，并且保证算法可以收敛到全局最优解。本文主要的贡献是构建了一个高斯分布的概率密度函数来近似原始的代价函数方便后续的采样，我们称之为重要性函数。该方法所带来性能上的提升是因为选择了最优的重要性函数并且Pincus保证算法收敛到全局最小值。这一处理大大降低了计算量，由于算法进行了泰勒级数展开，需要初始估计值。通过采样处理并且对样本进行加权，本文算法对初始估计值具有良好的鲁棒性。最后，实验证明本文所提算法可以达到克拉美罗限，且性能要优于现有算法。

本文针对InAlAs/InGaAs InP基高电子迁移率晶体管（HEMTs）提出了一种结合高选择性湿法腐蚀和非选择性数字湿法腐蚀的两步栅槽腐蚀工艺。通过采用丁二酸和双氧水（H2O2）混合溶液，InGaAs与InAlAs材料的腐蚀选择比可以超过100。该选择性湿法腐蚀工艺在InAlAs/InGaAs InP基HEMTs栅槽工艺中得到了很好的验证，栅槽腐蚀会自动终止在InAlAs势垒层。本文通过分离氧化/去氧化过程开发了非选择性数字湿法腐蚀工艺，每个周期能除去1.2 nm InAlAs材料。最终，两步栅槽腐蚀工艺被成功用于器件制备中，数字湿法腐蚀重复两个周期去掉约3 nm InAlAs势垒层材料。通过该方法制备的InP基HEMTs器件比只依靠选择性湿法腐蚀栅槽工艺制备出的器件具有更短的栅沟间距，表现出更好的有效跨导和射频特性。

研究了一类多功能n阶蜂巢型电阻网络模型，该问题一直未被解决。通过调节电路参数，该网络模型可以转化为含有多种功能的数个不同网络模型，例如一个规则的梯形网络、一个n阶三角形网络，等。我们导出了电阻网络的2个新的等效电阻公式，同时导出了LC网络的等效复阻抗公式，它们都属于分数阶范畴。首先，将一个复杂网络简化为一个简单的等效模型；其次，应用基尔霍夫定律，建立一个分式差分方程模型；再次，采用等效变换方法，给出非线性差分方程的通解。在实际应用中，获得了数个有趣的特殊结论。特别地，讨论分析了一个n阶LC复阻抗网络，发现了许多新的等效复阻抗特性。