真实世界的布料具有不同的微观丝线结构，导致不同布料具有各种各样外观。布料真实感绘制在影视制作、电子商务等领域具有重要应用价值。为获取布料微观丝线几何信息，传统方法需要微米CT扫描仪等昂贵复杂设备，并且采集过程费时费力，难以普及。为降低布料丝线获取复杂度，本文提出一种基于单幅微距图像的丝线获取与建模方法，仅需装有微距镜头的普通消费级相机拍摄的微距图像。该方法首先通过单幅微距图像的明暗信息获得丝线的大尺度几何；然后，通过丝线追踪算法获得丝线上的纤维细节；最后将这两者结合，得到布料丝线的微观尺度几何。实验结果表明，本方法能够高效获取各种类型布料丝线几何。

采用作物建模技术构建小麦仿真模型，对监测小麦生长、分析小麦生长态势等工作有重要意义和价值。针对小麦麦穗的生长过程建模问题，提出一种基于多边形的麦穗生长建模方法。该方法包括麦穗的多边形建模和生长过程插值。首先将麦穗的外稃和内稃表示成可编辑的多边形模型，然后利用球形插值和线性插值建立麦穗的生长过程模型。所设计的球形插值对麦穗中麦粒生长过程中的角度变化进行建模，线性插值对麦穗中麦粒生长过程中的大小变化进行建模。数值仿真结果表明，该方法可建立高效的麦穗生长模型。

随着云计算、物联网和工业互联网等多种业务的发展，传统互联网面临诸多挑战。未来网络需要解决这些挑战以提高网络可扩展性、安全性、移动性以及服务质量。本文调研了最近提出的新型网络架构以及满足网络新需求的新兴技术，介绍了这些网络体系结构和新技术的一些应用案例，提出结合当前网络优势的新型网络体系架构——服务定制网络，并讨论了未来互联网的一些开放性挑战和机遇。希望本工作能够帮助读者快速了解当前相关研究中存在的问题和挑战，为未来网络研究提供指导。

由于软件定义网络（software-defined networks, SDN）的开方式结构，软件定义网络环境下的安全威胁已成为一个重要问题。在所有威胁中，分布式拒绝服务攻击（distributed denial-of-service, DDoS）对网络具有巨大影响。本文提出一种基于特征-模式图模型的方法来发现软件定义网络环境下的DDoS攻击行为。所提出的特征-模式图采用网络模式作为节点，将其相似度作为加权边。该图模型可同时表示网络包的头信息和各网络模式之间的关系信息。节点之间的相似度由度量学习和马氏距离表示。所提方法可以基于图的邻近分类模型发现DDoS攻击，并具有自动发现未知攻击的能力且可通过全局或局部插入新节点的方式扩展已有图结构。两个数据集上的实验证明了所提方法在攻击行为检测和图更新任务上的可行性，并证明了本文基于图的模型在DDoS攻击检测上优于对比模型。

5G网络的云化使第三方服务提供商能够在网络边缘部署服务（例如，边缘缓存与边缘计算）。已有工作都是站在特定服务提供商角度，以最大化其收益为目标来研究服务策略（如，内容缓存策略与虚拟CPU分配策略）。然而，尚未有相关工作从网络运营商角度，在满足第三方服务提供商部署需求基础上进行合理、有效的资源分配。本文针对该问题建立了优化模型，目标是最小化所有服务提供商的部署开销。为描述服务提供商的部署需求，将所有应用分为两类，即计算密集型应用和存储密集型应用，并将这两类应用的需求作为优化问题的输入参数。由于建立的数学模型是非凸优化且是NP难问题，设计了基于精英保留策略的遗传算法来求得最优解。通过仿真验证了所设计算法的可行性和有效性。

在本文中，我们同时处理遭受外干扰及参数不确定影响的单出杆电液执行器的速度控制和力控制。在某些应用中，速度控制和力控制两者都有要求。阻抗控制和扩展干扰观测器的结合可以解决该问题。阻抗控制可调节执行器的速度和输出力之间的动态关系，有助于执行器与作用环境或者工件间避免冲击和保持合适的接触力。阻抗规则参数可由模糊算法调节。扩展干扰观测器被用于补偿外部干扰和参数不确定性，实现精确的速度跟踪。为扩展干扰器的开发，提出精确的负载力动力学模型。分析了系统稳定性。实验数据表明所提控制算法具有高精度速度跟踪性能，同时具有良好的力调节能力，在工程机械和装配中具有较大应用前景。

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的主要方法。由于计算空间和性能限制，特别是当数据集剧增时，挖掘频繁项的关联需要大量时间和资源。在大数据环境下的关联数据挖掘过程中，通常采用MapReduce模型进行任务划分及并行处理，从而提高算法执行效率。为确保关联规则在任务划分和并行处理期间不被破坏，需要将内部关系数据存储在计算机空间中。与原始数据集相比，存储冗余的内部关系数据将显著增加空间的使用。研究发现，频繁模式挖掘算法的形成主要依赖于条件模式基。基于并行频繁模式（PFP）算法理论，本文提出一种无分组的PFP（NG-PFP）挖掘算法。该算法取消了分组模式，减少了子任务之间的数据冗余。实验结果表明，无分组模型在计算效率和空间利用率方面都有显著提高。

查询词自动推荐（query auto-completion，QAC）通过预测查询词前缀对应的完整补全查询词帮助用户构造查询词。大多互联网搜索引擎利用用户的行为信息为用户提供个性化的查询词自动推荐列表。为提高推荐成功率，个性化的QAC方法需获取大量关于用户搜索兴趣和搜索意图的上下文信息。因此，这些方法通常受制于用户数据的稀疏性问题。本文提出利用同类用户的搜索记录解决用户数据的稀疏性问题，并提升个性化QAC方法的推荐性能。首先，通过主题模型得到用户的主题兴趣，建立每个用户的兴趣肖像，然后将兴趣肖像相似的用户聚集起来建立同类用户群。由于传统主题模型不能自动识别同类用户，提出两个同类用户主题模型，将主题建模与同类用户识别包含在同一个模型框架内。根据不同的同类用户识别方法，提供4个不同的基于同类用户的个性化QAC方法。所提个性化QAC方法通过同类用户的上下文信息和查询词的频率对补全的查询词排序。在公开的AOL查询词数据集上进行大量实验，并与不采用同类用户上下文信息的方法进行排序性能对比。实验结果显示，本文提出的基于同类用户的个性化QAC方法能有效解决用户数据稀疏性问题，并且相对于基准方法能大幅提升排序结果准确性。

提出一种双向中继传输广播阶段高性能非相干传输方案，即不需要信道估计的多符号差分检测算法。在下行阶段首次引入基于广义似然比检验的多符号差分检测（GLRT-MSDD）。进一步转换GLRT-MSDD，得到基于半定松弛的多符号差分检测（SDR-MSDD），此转化过程降低了算法实现的复杂度。性能分析和仿真结果表明，在双向中继传输中，所提SDR-MSDD方法以合理复杂度得到接近于GLRT-MSDD方法的误码性能。

近年来信息和通信技术的讯速发展让无线多媒体传感器网络（WMSNs）面临重要挑战。在传感器网络多媒体应用中，端对端时延和可靠性是关键问题。本文提出一种新的跨层方法，使得网络端对端时延可以确保理想的数据包分组传送率（PDR），此处PDR被用来度量网络可靠性。在提出的多层次跨层（MLCL）协议中，利用远离接收器的跃点数设置每个节点级别。数据包通过以该级别设置的到接收器的最小越点数路径发送。该协议利用网络和多址接入协议（MAC）层之间跨层特性估计最小时延，在该时延下节点能够将数据包传送给接收器。当节点想要发送一个数据包时，MLCL协议会将最小时延与数据包存活时间（TTL）作比较。如果该数据包存活时间大于最小时延，节点通过最小时延路径发送数据包。否则，由于节点不能在TTL内将数据包发送至接收器而丢弃数据包。该数据包的丢弃能够提高网络性能，因为节点能够发送有用数据包以取代无用数据包。结果表明，与当前最先进协议相比，所提协议在端对端时延和可靠性方面表现出优越性能。

渗透测试在发现网络脆弱性与评估网络安全状态方面发挥着重要作用。但是，渗透测试过程只能由安全专家进行，造成了大量时间、人力开销。自动化渗透测试为解决该问题提供了思路，其中最为关键的是攻击规划。不少学者对攻击路径发现进行了大量深入研究，但是大都基于完备的网络拓扑信息，这与实际渗透测试情况不符。为了从攻击者视角发现网络中存在的所有攻击路径，提出一种基于网络信息增益的攻击规划算法（NIG-AP），该算法将渗透测试过程形式化为马尔科夫决策过程，并利用网络信息构建回报函数，并指导代理从入侵者角度发现隐藏的攻击路径，选择最佳响应操作。实验结果表明本文提出的算法能够有效提高攻击路径发现效率。

双稳态电润湿显示器仅在状态切换时耗能，在状态稳定时无耗能，是一种非常有潜力的低能耗电子纸显示技术。本文设计和实现了通过常规光刻工艺制备一种非平面电极结构的双稳态电润湿器件。该器件不仅具备视频响应速度，而且有潜力实现可控的像素灰阶。与现有平面电极结构双稳态电润湿器件相比，该新型电极结构可实现更低驱动电压和更高对比度。

讨论了一种使用停止等待自动重传请求协议的语音数据集成分组多路复用器的性能。假设输入数据流量经泊松过程呈指数增长，且各数据包在单时隙中传输。同时，假设仅存在单一语音信号，其比数据包有更高优先级，且其流量通过开关马尔可夫过程给出。一旦语音信号被激活，则占用输出链路，阻塞数据包。引入缓冲器占用概念简化分析，并发现当中断信号通过马尔可夫过程给出时，使用停止等待自动重传请求协议的数据多路复用器表现出排队延迟和缓冲行为。仿真结果验证了分析结果的有效性。