针对单一传感器环境感知系统不可避免存在难以克服的缺陷，将激光雷达与相机进行融合，综合2种传感器的优势，形成互补，提高无人车的环境感知能力.研究了激光雷达与相机的融合技术，将传感器融合技术应用于城市道路交叉路口的目标识别.基于Flood Fill算法的搜索理论与谱聚类算法的切图理论结合，同时考虑点云之间的欧氏距离和空间分布特征，进行激光雷达目标检测方法研究.提出了基于激光雷达与相机融合的目标识别方法，对传统的PnP求解原理进行分析.提出了基于平面法线对齐的方式求解位姿转换关系，并引入遗传算法对求解结果进行优化，利用自动驾驶仿真软件，对激光雷达与相机的融合结果进行仿真验证.结果表明：提出的激光雷达与相机融合方法，可以对城市道路交叉路口中的车辆目标进行准确识别，使无人车在城市道路交叉路口具备感知无人车周围360°范围内目标的能力，保障无人车的安全以及提高无人车的环境理解能力.

为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率，提出一种基于长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型（ALSTM）.首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本，并以烦恼度为评价指标开展噪声样本的主观评价试验，建立了车内声品质评价数据集.在此数据集的基础上，将噪声样本的梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficient，MFCC）作为特征输入，构建了基于LSTM网络的声品质评价模型，同时引入注意力机制对模型进行优化.结果表明：提出的声品质评价模型能够有效地对车内噪声进行评价，在测试集上的准确率高达97.07%；与其他方法相比，ALSTM模型的稳定性、收敛速度和分类准确率均有所提高.

针对智能网联环境下传感器感知和车车通信（vehicle to vehicle, V2V）都存在时延的问题，提出一种考虑双时延和多前车反馈（dual delay multiple lookahead full velocity difference，DDMLFVD）的智能网联汽车跟驰模型.根据智能网联汽车感知特性引入双时延信息，结合多前车速度差和期望速度信息提出DDMLFVD模型.通过微小扰动法求解DDMLFVD模型的临界稳定性条件，同时结合模型参数研究前车数量和时延大小对模型稳定域的影响.利用直道场景对模型进行仿真分析，着重研究变扰动和变时延场景下DDMLFVD对交通流的稳定效果.结果表明：面对复杂扰动影响，DDMLFVD模型能够较好吸收扰动，可提升交通流的稳定性.

为了研究多翼离心风机在旋转失速阶段的压力脉动特性，以多翼离心风机为研究对象，利用Creo软件对其进行三维建模，并对模型进行网格划分，进行非定常数值计算.在叶轮出口不同周向、径向以及轴向位置设置监测点，分析旋转失速工况下风机内部压力脉动规律，计算结果表明：隔舌处监测点的压力系数最大，且随着流量的减小，压力脉动剧烈程度增大；叶轮出口受叶轮与蜗壳之间动静干涉影响，压力系数幅值最大，往蜗壳壁面径向移动，压力脉动程度减弱；压力脉动规律受轴向位置变化影响较小，旋转失速程度的变化会引起压力脉动的变化，旋转失速越强，压力脉动越剧烈，低频脉动范围越广，失速频率幅值越高.

针对跨海大桥道路环境的不确定性导致自动驾驶车辆容易发生车辆动力学状态变化的问题，提出了基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的车辆侧倾控制策略，探索了该策略在不同车速下的泛化能力.首先构建了跨海大桥的垂向模型，以提供动态道路环境；其次构建了车辆动力学模型和车辆跟踪误差模型，融合了车辆的侧倾、侧滑和横摆的动力学特性，并构建了侧倾稳定性判据；最后设计了深度确定性策略梯度算法中的状态空间和动作空间，并根据车辆的侧倾状态设计了奖励函数.数值模拟结果表明深度确定性策略梯度算法在每一回合中都会获得良好的性能，具有良好的学习能力和解决不确定性复杂环境问题的能力，确保了车辆侧倾角和横向距离误差在可接受的微小波动范围内，满足车辆控制的安全性.

针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统，设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上，通过RBF网络逼近和补偿标称控制律，采用神经网络最小参数学习法，取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值，通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整，并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明：该方法相比反步滑模控制方法，在有干扰的情况下，有更短的调节时间，更好的跟踪精度，验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性.

基于某动力电池液冷板结构,以质量流量分配均匀为目标，对液冷板进行结构优化.通过Isight优化平台集成建模软件CATIA和计算流体动力学仿真软件STARCCM+，采用试验设计中的最优拉丁超立方方法在设计空间中生成样本点，在此基础上，建立各流道质量流量的响应面近似模型.针对目标，采用多岛遗传算法与序列二次规划法相结合的组合优化策略，对响应面模型进行优化，得到最优设计.建立液冷板电池组联合模型进行热仿真验证，验证了所建立的优化模型的有效性.结果表明：液冷板各流道质量流量分配与目标质量流量误差均小于5%，优化后的电池模组最高温度降低了约2 ℃.

针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题，提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型，以粒子群算法为基础，进行整车转矩分配.由于计算量大，无法运用于实车，故根据粒子群算法的结果，结合传统项目经验，设计一个参数实时调节模糊控制器来进行转矩分配.该方法运行速度快，且基本达到粒子群全局优化的效果.验证与分析结果表明：与原车单电动机动力系统相比，采用该方法的双电动机动力系统能量消耗减少了12.08％；在双电动机动力系统下，该方法与平均分配控制策略相比，电动机总能量损失降低了13.09％.

为了解决冷链物流的城市配送路径优化问题，面向物流企业低成本、高效率的需求，提出了一种新的具有软时间窗的电动汽车多温共配路径优化模型.该模型基于蓄冷器与保温箱，使不同温层货物可以在普通电动汽车上同时配送，提高车辆利用率.提出一种改进的蚁群算法来求解，将两元素优化（2optimization，2opt）算法与蚁群算法相结合，提高算法的局部搜索能力.基于Solomon数据集进行算例分析，验证模型与算法的有效性.结果表明：相较于单温配送模式，多温共配可以减少配送成本、提升配送效率；随着时间窗宽度扩大，车辆数随之减少，配送成本呈减少趋势，当车辆数降到最少后，由于激励成本与货损成本持续下降，带动总成本缓慢下降.

基于并联式轮毂电动机驱动实车构型，分析影响制动能量回收效率的主要因素，采用联邦卡尔曼滤波纵向车速估计算法，提出了三层式复合制动控制策略.该策略中的制动决策层根据踏板输入信号和行驶状态来识别制动工况，并进入相应的制动模式.制动控制层根据制动决策层的指令，在常规制动工况下通过粒子群优化（PSO）算法优化前、后轮电制动力矩分配，实现电池有效回收效率最大化；紧急制动工况下，通过模糊自整定PID算法实现车辆在不同附着路面上各轮滑移率的安全有效控制，优化了制动防抱死控制的鲁棒性，提高制动安全性.制动执行层响应制动控制层的指令，设计了电制动补偿机制，以迅速补偿调节各轮轮缸的压力误差，提高车辆制动稳定性.最后实车验证了该复合控制策略的有效性.

为进一步提升系统的制冷性能和运行稳定性，提出了气液分离器（简称为气分器）增效分离式热虹吸/蒸气压缩复合系统.在热虹吸模式下，利用气分器降低两相管内工质流动阻力，提升系统稳态传热性能、启动性能及运行稳定性.在蒸气压缩模式下，气分器使得饱和蒸气进入冷凝器，提升了冷凝器支路质量流量、冷凝器换热效率及系统性能系数(coefficient of performance，COP）.构建了该复合系统的仿真模型，以热虹吸模式为切入点，探究结构参数对热虹吸模式性能的影响.在确定系统结构参数条件下，对比分析了新型系统与传统系统在蒸气压缩模式下的制冷性能差异.结果表明：主回路两相管内径为10 mm，旁路回路气管内径为9 mm，气分器距离地面1.05 m，系统整体高度为1.45 m时，系统性能最佳；任意工况下，新型系统均可获得更加优异的性能，与传统系统相比，新型系统的COP最大值提升了19.70%.

首先设计并联电池组连接故障试验，对并联电池组连接故障特性进行了初步分析，发现连接故障电阻越大，故障电压曲线偏离正常电压曲线程度越大；然后搭建并联电池组故障仿真模型，探究不同位置连接故障下并联电池组电压及支路电流特性，结果表明，发生连接故障的位置越靠近负载连接点，各支路电流分配不均匀程度受影响越小；最后，探究不同程度连接故障下电压、电流及容量增量（incremental capacity, IC）曲线特性，发现不同连接故障程度下支路电流曲线存在明显的差异性，不同倍率下IC曲线特征差异性较大，Ⅱ峰相对较为稳定，其与接触阻抗存在一定的相关性.

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题，提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私数据风险的问题，采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享；针对平台认证用户身份的问题，采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台.对身份信息以及认证进行安全性分析，并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比.在Python3.9环境下完成试验，进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析.结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案.

以甲烷掺混乙烯对冲扩散火焰为研究载体,基于火焰多参数试验测量数据,分析了两种常用于模拟预测多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbon，PAH）及碳烟生成的反应动力学机理,即气相化学反应机理（KAUST PAH mechanism 2,KM2）和AramcoMech机理.研究结果表明：两种机理均能较准确地预测甲烷掺混乙烯扩散火焰的热化学结构；两种机理关于甲烷掺混对PAH及碳烟生成的影响预测效果不佳；两种机理均未能预测甲烷掺混对乙烯火焰中PAH及碳烟生成的抑制行为；通过比较两种机理中PAH及碳烟生成路径的异同,发现两种机理均高估了炔丙基自由基（C3H3·）生成对甲烷掺混的敏感性；火焰多参数测量数据有助于进一步优化和验证甲烷燃料的反应机理.

针对汽车侧面碰撞安全性问题，以某乘用车车门为研究对象，采用仿真分析与数学优化相结合的方法，对驾驶员侧车门的安全性能进行优化分析.根据GB/T 37337—2019《汽车侧面柱碰撞的乘员保护》的测试要求建立侧面柱碰撞仿真模型，进行仿真模型可靠性分析，对车辆侧围的侵入量、车门各部件的吸能情况及车辆的加速度等安全性能指标进行研究.通过设计拉丁方试验和样本数据，建立优化目标的响应面模型，基于非支配排序遗传算法II（nondominated sorting genetic algorithmⅡ，NSGAⅡ）对建立的优化数学模型进行多目标优化求解，采用熵TOPSIS法计算Pareto前沿解的欧式距离，确定最终优化方案.结果表明：在车门质量减小1.22%情况下，车门最大侵入量减少了10.28%，车门主要吸能零部件吸能占比提高了16.14%，车门加速度峰值降低了7.58%；优化后的车门在侵入量、加速度以及吸能方面均得到了不同程度的改善，从而加强了车门的碰撞强度，提高了汽车侧面碰撞安全性；优化后车辆加速度峰值减少了16.37%，乘员受到的二次冲击得到改善.

针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题，提出了一种将改进差分进化（IDE）算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先，用牛顿-欧拉（Newton-Euler）迭代法建立了六轴机器人动力学模型，将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数；其次，通过对差分进化算法的改进，引入反向最优最差策略改善种群初始值，采用自适应算法改进变异因子和交叉因子；最后，利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹，进行机器人的参数辨识.试验结果表明，采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性，提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力，为建立精确的机器人动力学模型提供参考.

针对车联网中网络带宽和计算能力有限导致消息认证效率低的问题，提出一种车联网中的无证书批量认证方案.权威机构为每个注册车辆生成一个评估证明，并基于全部注册车辆计算一个全局承诺，车辆基于评估证明参与消息认证过程.在认证过程中，可信机构能够利用全局承诺通过双线性配对来检验车辆、评估证明的有效性，以实现认证消息的快速批量认证.在隐私安全方面，所提出方案在区块链架构的基础上引入零知识证明，为车辆提供匿名性、不可链接性等隐私保护属性，并通过区块链状态数据库实现对车辆身份的准确追溯与快速撤销.针对所提出方案进行了安全性分析、计算效率分析以及仿真试验.结果表明，所提出方案能够满足匿名性、不可链接性等多种安全需求，其平均认证时间为0.357 ms，至少优于现有同类方案12.46%.

针对现有基于过滤器、动态分析、静态分析等的解决方案在检测未知 XSS 攻击方面效果不佳的问题，利用机器学习方法可高效检测出未知 XSS 攻击的特点，提出一种基于遗传算法和支持向量机的XSS攻击检测模型.通过模糊测试生成XSS攻击预样本，利用遗传算法搜索特征空间，迭代生成最优测试用例，从而扩充数据集、丰富XSS攻击向量库.给出了基于遗传算法和支持向量机的攻击检测模型，确定了XSS测试用例编码规则.进行了适应度函数设计，完成了选择算子、交叉算子、变异算子的设计.从准确率、召回率、误报率和F1值来评价分类器的检测效果，结果表明：该模型准确率达到了99.5%；对比其他检测方法，该检测模型具有更好的检测效果，并且召回率和误报率也有明显改善.

为了研究TiN纳米流体在直接吸收式集热器（DASC）内的光热转换性能，首先使用聚丙烯酸（PAA）表面活性剂制备了乙二醇基TiN-PAA纳米流体，将该纳米流体在室温下静置观察其长期稳定性，发现100 mg/L TiN-PAA纳米流体静置310 d后，平均光谱透过率仅上升1.908%.然后研究了TiN-PAA纳米流体在DASC内的光热转换性能，分别讨论了纳米颗粒质量浓度、体积流量和光强对其光热转换性能的影响，结果表明：在光照2.0 h后，相比基液，纳米流体的最终温度和效率得到显著提高，100 mg/L TiN-PAA纳米流体的最终温度为80.12 ℃；纳米流体的效率随着体积流量的增加而增加，当体积流量从1 mL/min增加到3 mL/min时，75 mg/L TiN-PAA 纳米流体的效率增加了32.69%；随着光强的增加，TiN-PAA纳米流体的效率逐渐降低，当光强为800 W/m2时，75 mg/L TiN-PAA 纳米流体的效率达到了69.10%.

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据，传统的ADOA（anomaly detection with partially observed anomalies）半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题，提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类，采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差；运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分，作为其伪标签；依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重，训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验，结果表明该模型能够提高伪标签的准确性，相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型，精确率和F1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比，该模型F1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085.

采用钢渣替换透水沥青混合料中部分玄武岩粗集料，开展室内疲劳试验及数值仿真，研究钢渣透水沥青混合料的疲劳性能.基于CT扫描获取图像，通过阈值分割将混合料中钢渣、玄武岩、沥青砂浆和孔隙进行区分，导入颗粒流程序（PFC），建立颗粒直径为0.4 mm的钢渣透水沥青混合料离散元模型，基于宏观和细观力学参数转换及虚拟强度试验进一步校正细观力学参数，开展虚拟疲劳损伤数值模拟，得到重复荷载作用下试件微裂纹扩展路径及疲劳寿命.结果表明：虚拟强度试验能够较好地模拟钢渣透水沥青混合料试件荷载与位移关系曲线，试件裂纹扩展路径符合实际断裂情况，裂纹的分布主要沿着模型内部孔隙处扩展；虚拟疲劳损伤模型能够较好地描绘平行黏结模型的黏结直径随荷载作用次数的增加而减小、随着平行黏结接触颗粒间的拉应力增大而加速减小的趋势，虚拟疲劳损伤模型计算结果和室内疲劳损伤试验结果较为接近，误差不到10%，可有效预测高应力比下钢渣透水沥青混合料的疲劳寿命.

针对微通道设备中的水动力空化现象，从限流元件的几何形状及尺寸、工作流体和通道粗糙度3个方面分析了其影响规律.限流元件的常见形状主要有微孔、微文丘里、微隔膜和微柱，不同几何形状的限流元件具有不同的空化流动特性；限流元件自身的尺寸参数以及尺寸缩小引起的尺度效应都对空化流型起着重要作用.常用的工作流体包含去离子水、乙醇、磷酸盐缓冲盐水（PBS）、制冷剂（R-123）、聚乙烯醇（PVA）微泡（MBs）悬浮液、全氟戊烷（PFC5）悬浮液、二氧化钛（TiO2）纳米颗粒悬浮液、多元液体混合物等；与水相比，其余工作流体均不同程度地提高了空化强度.粗糙度的引入主要体现于通道的表面粗糙元件和侧壁粗糙元件，其空化强度相较于光滑表面得到明显提高.微通道水动力空化设备主要应用于能量收集、液相剥离和生物医学领域.基于近年来国内外对微尺度水动力空化的研究现状，设想了微通道设备中的水动力空化现象的潜在研究方向及应用趋势.

 针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题，提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点，有效提取和融合行人的判别语义特征，从而显著降低行人的漏检率.首先，在深层聚合主干特征网络上引入可变形卷积来扩大感受野，增强人体模式的语义信息；其次，设计了一种基于关键点组合的双分支联合检测模块，通过重新定义不同分支的正样本，强化小尺度与遮挡目标的语义信息；最后，借助非极大值抑制算法融合双分支检测结果.结果表明：在CityPerson验证数据集的普通、小尺度与严重遮挡子集上，文中方法的平均漏检率分别达到8.24%、11.81%和30.59%，特别是对于严重遮挡子集，漏检率相比传统方法ACSP降低15.71%；文中方法检测速度也达到16帧/s；在CrowdHuman上文中方法的平均精度和平均漏检率分别达到86.30%和45.52%.与其他先进方法相比，文中方法在平均精度、漏检率和检测速度方面都呈现出更优异的性能，在密集行人的复杂场景中具有较好的应用价值.

采用第一性原理计算方法，研究了双层钙钛矿氧化物Ba2CoOsO6的晶体结构、电子结构及自旋-轨道耦合作用（SOC）对其电磁性质的影响，并分析电子结构和自旋-轨道耦合作用对其宏观物理性质的影响.结果表明：Ba2CoOsO6为反铁磁窄带隙半导体，存在Os1/Co1反位缺陷；电子结构的分析结果证实了Ba2CoOsO6的电荷分布为Ba2+2Co2+Os6+O2-6，确定了2价Co离子和6价Os离子的存在；SOC的存在减小了Co离子和Os离子的自旋磁矩，同时减小了带隙；根据第一性原理计算结果可知，自旋-轨道耦合作用对电子结构和电磁性质的影响不可忽视，相较于其他方法，该方法计算值与试验分析结果更接近，也验证了理论计算的准确性.

针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题，提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上，引入正余弦函数以及指数因子，构造一个二维超混沌系统，从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析，该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间，混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒，随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法，将混沌系统生成的S盒作为初始种群，利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作，同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能，对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试，仿真结果表明：所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒.

为了探究交通量数据特性，提高交通量数据拟合的参数估计精度，基于最大相关熵准则提出了一种交通量数据拟合的参数估计方法.首先对交通量数据进行预处理，然后指定数据概率分布，再采用最大相关熵准则来估计模型参数，采用梯度上升法进行输出，得到概率分布参数估计值，并与传统最小二乘估计和最大似然估计进行结果比较.基于实测数据和假定的4个分布模型（正态分布、对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布）进行性能评估，研究表明：构建的基于最大相关熵准则方法拟合性能优于最小二乘估计和最大似然估计，4个分布模型综合评价指标分别为0.979 00、0.726 08、1.397 69和1.494 50，具有较强的准确性和可靠性.

在氮气气氛下，30~800 ℃的温度范围内，以20 ℃/min的升温速率，对油菜秸秆、聚丙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS树脂)以及质量比为1∶1的油菜秸秆与聚丙烯、油菜秸秆与ABS树脂共混物进行了热重试验，利用Friedman法测定了表观活化能，并进行了动力学分析，同时在固定床反应器上采用HZSM-5催化剂进行油菜秸秆的单独催化热解及油菜秸秆与聚丙烯、油菜秸秆与ABS树脂的共催化热解试验，并对三相产率进行了测试分析.研究发现：共热解反应物之间存在相互作用，并且共混有利于降低热解反应的难度，提高反应的自发性；当秸秆与聚丙烯共混质量比为1∶1时，单环芳烃产率最高，约为22.11%；秸秆与ABS树脂在该共混质量比下同样具有最高的单环芳烃产率，达到了32.87%.

为了研究加热器中暴露在高温环境下折流板的应力分布规律与安全可靠性，基于有限元分析方法对其进行应力分析，选取危险截面路径进行应力线性化分析，并根据安全评定结果对折流板结构进行优化.结果表明：尖角造成的应力集中对折流板的应力分布影响较大，其薄膜应力PL过高是导致应力评定危险的主要原因；折流板整体应力大小随着燃料进口速度的增大而增高，温度与热应力大小呈正相关，在不同速度下应力变化趋势相似，换热管束与折流板连接处的结构不连续会造成应力升高；优化方案中，当钝化尖角后，折流板最大热应力降低16.7%，再覆盖热障涂层时的最大热应力较钝化尖角时降低44.5%，较原始结构降低53.7%，且整体热应力下降，优化后折流板强度评定为合格.

以柠檬酸铁和聚乙烯亚胺（polyethyleneimine，PEI）为初始原料，采用微波水热法，快速合成了具有良好光致发光性能的铁掺杂碳点（Fe doped carbon dots，FeCDs）.研究表明：在较宽的pH范围（pH=3~9）、较高的离子强度和较长的储存时间下，FeCDs表现出优异的稳定性，易穿透细胞膜，并在细胞内聚集，可作为肺癌A549细胞生物成像的有效探针；FeCDs具有优异的类过氧化物酶（peroxidaselike，POD）活性，能够高效催化过氧化氢（H2O2）对3,3′,5,5′-四甲基联苯胺（TMB）的氧化，并生成蓝色氧化产物，基于此建立了H2O2比色测定方法；在最佳反应条件下，H2O2浓度为0~100.00 μmol/L时，H2O2与反应体系的吸光度呈现良好的线性关系，H2O2检出限低至0.13 μmol/L，说明该比色测定方法对H2O2的检测表现出较高的灵敏度和选择性；将该比色测定方法用于A549细胞内H2O2的测定，加样回收率高达98.4%~102.8%，验证了该方法的可靠性.

针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题，提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先，提出基于时空融合图网络的视频异常时序片段整合与精化方法，整合出连续的异常区域，同时考虑时空融合图网络的特征传递性，精化异常区域，以有效解决异常判别存在不确定性和异常片段碎片化问题.其次，针对弱监督异常事件内在特征难以有效表达而引起分类难的问题，提出异常事件特征学习和分类方法，在异常区域中建立特征相似图和异常相似图，并利用图卷积网络融合学习异常事件的特征，设计类别不平衡损失函数，从而提高异常事件的分类性能.在UCF-Crime数据集中进行试验，结果表明：文中方法的曲线下面积AUC达到了85.37%，比基准线SULTANI方法高9.83%，比最好的同类方法THAKARE方法高0.89%；在异常事件分类上，该方法获得了74.06%的平均准确率，比现有ZHOU方法提高4.39%.该方法能更有效检测定位视频异常事件，且异常事件分类性能更优.