现代深度神经网络（DNN）的成功基于其在多层转换投入以建立良好高级表示的能力。因此，了解这种表示学习过程至关重要。但是，我们不能使用涉及无限宽度限制的标准理论方法，因为它们消除了代表性学习。因此，我们开发了一个新的无限宽度限制，即表示的学习限制，该限制表现出表示形式的学习反映，但在有限宽度网络中，但同时仍然非常容易处理。例如，表示学习限制在深处的高斯过程中提供了恰好具有多种内核的多元高斯后期，包括所有各向同性（距离依赖）内核。我们得出一个优雅的目标，描述了每个网络层如何学习在输入和输出之间插值的表示形式。最后，我们使用此限制和目标来开发对内核方法的灵活，深刻的概括，我们称之为深内核机器（DKMS）。我们表明，可以使用受高斯过程文献中诱导点方法启发的方法将DKMS缩放到大数据集，并且我们表明DKMS表现出优于其他基于内核方法的性能。

Tobacco origin identification is significantly important in tobacco industry. Modeling analysis for sensor data with near infrared spectroscopy has become a popular method for rapid detection of internal features. However, for sensor data analysis using traditional artificial neural network or deep network models, the training process is extremely time-consuming. In this paper, a novel broad learning system with Takagi-Sugeno (TS) fuzzy subsystem is proposed for rapid identification of tobacco origin. Incremental learning is employed in the proposed method, which obtains the weight matrix of the network after a very small amount of computation, resulting in much shorter training time for the model, with only about 3 seconds for the extra step training. The experimental results show that the TS fuzzy subsystem can extract features from the near infrared data and effectively improve the recognition performance. The proposed method can achieve the highest prediction accuracy (95.59 %) in comparison to the traditional classification algorithms, artificial neural network, and deep convolutional neural network, and has a great advantage in the training time with only about 128 seconds.

As a common appearance defect of concrete bridges, cracks are important indices for bridge structure health assessment. Although there has been much research on crack identification, research on the evolution mechanism of bridge cracks is still far from practical applications. In this paper, the state-of-the-art research on intelligent theories and methodologies for intelligent feature extraction, data fusion and crack detection based on data-driven approaches is comprehensively reviewed. The research is discussed from three aspects: the feature extraction level of the multimodal parameters of bridge cracks, the description level and the diagnosis level of the bridge crack damage states. We focus on previous research concerning the quantitative characterization problems of multimodal parameters of bridge cracks and their implementation in crack identification, while highlighting some of their major drawbacks. In addition, the current challenges and potential future research directions are discussed.

随机成分优化（SCO）引起了人们的关注，因为它在重要的现实问题上的广泛适用性。但是，SCO上的现有作品假设解决方案更新中的投影很简单，对于以期望形式的约束（例如经验性的条件价值危险约束），该预测无法保留。我们研究了一个新型模型，该模型将单层期望值和两级组成约束结合到当前的SCO框架中。我们的模型可以广泛应用于数据驱动的优化和风险管理，包括规避风险的优化和高音阶组合选择，并可以处理多个约束。我们进一步提出了一类Primal-Dual算法，该算法以$ \ co（\ frac {1} {\ sqrt {n}} $的速率生成序列，以$ \ co（\ frac {1}级别组成约束，其中$ n $是迭代计数器，在预期值约束的SCO中建立基准。

跟踪控制一直是机器人技术的重要研究主题。本文为基于生物启发的神经动力学模型提供了一种新型的混合控制策略（UUV）。首先开发了增强的反向运动控制策略，以避免急速速度跳跃，并提供相对于常规方法的光滑速度命令。然后，提出了一种新颖的滑动模式控制，该控制能够提供平滑而连续的扭矩命令，没有颤动。在比较研究中，提出的合并混合控制策略确保了控制信号的平滑度，这在现实世界中至关重要，尤其是对于需要在复杂的水下环境中运行的无人水下车辆。

在本文中，提出了一种基于知识的基于知识的遗传算法，用于在非结构化复杂环境中移动机器人的路径规划，其中提出了五个特定于问题的操作员以进行有效的机器人路径计划。提出的遗传算法将机器人路径计划的领域知识纳入其专业操作员，其中一些也结合了局部搜索技术。提出了一种独特而简单的表示，并开发了一种简单但有效的路径评估方法，可以准确检测到碰撞，并且机器人路径的质量得到很好的反映。所提出的算法能够在静态和动态复杂环境中找到近乎最佳的机器人路径。通过模拟研究证明了所提出算法的有效性和效率。通过比较研究证明了专业遗传算子在解决机器人路径计划问题的拟议遗传算法中的不可替代作用。

新兴的六代（6G）是异质无线网络的集成，它们可以在任何地方和任何时间网络中无缝支持。但是，6G应提供高质量的信任，以满足移动用户的期望。人工智能（AI）被认为是6G中最重要的组成部分之一。然后，基于AI的信任管理是提供可信赖和可靠的服务的有希望的范式。在本文中，为6G无线网络提供了一种生成的对抗性学习信任管理方法。首先审查了一些基于AI的典型信任管理方案，然后引入了潜在的异质和智能6G架构。接下来，开发了AI和信任管理的集成以优化情报和安全性。最后，提出的基于AI的信任管理方法用于确保聚类以实现可靠和实时的通信。仿真结果表明了其在保证网络安全和服务质量方面的出色性能。

由于独特的特征和约束，可信赖和可靠的数据传输是无线传感器网络（WSN）的一项艰巨任务。为了获取安全的数据传输并解决安全性和能源之间的冲突，在本文中，我们提出了一种基于进化游戏的安全聚类协议，具有模糊信任评估和WSN的离群检测。首先，提出了一种模糊的信任评估方法，以将传输证据转化为信任价值，同时有效地减轻了信任的不确定性。然后，提出了基于K-均值的离群检测方案，以进一步分析通过模糊信任评估或信任建议获得的大量信任值。它可以发现传感器节点之间的共同点和差异，同时提高异常检测的准确性。最后，我们提出了一种基于进化游戏的安全群集协议，以在选举群集头时进行安全保证和节能节能节省之间的权衡。失败的传感器节点可以通过隔离可疑节点来安全地选择自己的头部。仿真结果验证了我们的安全聚类协议可以有效地捍卫网络免受内部自私或折衷节点的攻击。相应地，及时的数据传输速率可以显着提高。

安全是工业无线传感器网络（IWSN）的主要问题之一。为了确保群集IWSN中的安全性，本文通过模糊信任评估和离群值检测（SCFTO）提出了一个安全的聚类协议（SCFTO）。首先，为了处理开放无线介质中的传输不确定性，采用间隔2型模糊逻辑控制器来估计信托。然后引入了基于密度的离群检测机制，以获取用于隔离群集头的自适应信任阈值。最后，提出了一种基于模糊的集群头选举方法，以在节能和安全保证之间达到平衡，以便具有更多残留能量或对其他节点置信度更高的正常传感器节点具有更高的概率，使其成为群集头。广泛的实验验证我们的安全聚类协议可以有效地捍卫网络免受内部恶意或受损节点的攻击。

5G边缘计算启用医学互联网（IOMT）是一项有效的技术，可提供分散的医疗服务，而设备到设备（D2D）通信是未来5G网络的有希望的范式。为了确保5G边缘计算中的安全可靠的通信和启用D2D的IOMT系统，本文介绍了一种智能的信任云管理方法。首先，提出了一种积极的培训机制来构建标准信任云。其次，可以通过推断和推荐来建立IOMT设备的个人信任云。第三，提出了一种信任分类方案来确定IOMT设备是否恶意。最后，提出了一种信任云更新机制，以使所提出的信任管理方法适应性和智能在开放的无线介质下。仿真结果表明，所提出的方法可以有效解决信任不确定性问题并提高恶意设备的检测准确性。