在利用表面增强拉曼光谱(SERS)对毛发中痕量物质进行分析时, 该SERS信号中毛发特征峰与增强基底背景峰会相互耦合。 在耦合情况下, 背景峰会被误识别为毛发特征峰, 导致待测物的识别错误, 此外具有高峰强特性的背景峰对毛发中微弱特征峰产生掩盖干扰。 因此, 背景峰的扣除是解决上述问题的重要途径, 但常规的扣峰方法会导致周围邻峰的严重失真。 针对上述问题提出了高斯混合模型, 该模型在表征SERS信号的同时又使得各特征峰相互独立, 在扣峰过程中对周围邻峰不产生干扰, 既实现干扰峰的扣除又保证了邻峰的微失真。 高斯混合模型的核心问题在于模型参数的求解, 文中提出了小波变换与共轭梯度法, 分别解决模型的初始参数问题及最优解问题。 小波变换通过映射放大SERS信号的细节信息, 充分提取该信号的细微特征信息, 将该特征信息作为模型的初始参数。 其中共轭梯度法是迭代优化方法, 将模型参数进行循环迭代优化, 最终收敛结果即为模型参数的最优解。 综上两种方法可准确建立高斯混合模型, 模型中单高斯函数为SERS信号的特征峰, 且两者的峰形保持一致。 在扣除SERS信号的背景峰时应遵循以下过程, 包括有效数据的提取、 模型建立和峰的扣除。 其中有效数据的提取是对空白与滴样的增强基底进行同位置检测, 由此得到一组SERS信号。 模型建立是通过高斯混合模型对滴样SERS信号进行表征, 该信号可由多个高斯函数表现。 最后利用空白增强基底的特征峰对滴样的SERS信号进行指认, 其中峰形相似且峰位相同的特征峰可扣除。 实验结果表明, 方差值比最小时, 高斯混合模型的峰位、 峰宽、 峰强等特征与毛发SERS信号基本相同, 此时高斯混合模型可准确表征毛发SERS信号的特征信息。 在对7组毛发进行扣峰实验时, 毛发SERS信号中背景峰扣除率达到50%～100%, 同时毛发的特征峰也得到有效提取。 在对真实毛发样本进行快速分析时, 该模型识别出了毒品曲马多。

针对基于惯性测量单元(IMU)的姿态解算算法噪声大、精度低且无法准确解算偏航方向上姿态角变化的问题, 提出一种基于共轭梯度算法的MARG传感器系统姿态解算方法。使用加速度计和磁强计测量姿态误差, 通过共轭梯度算法对陀螺仪姿态四元数进行补偿和修正, 对数据加权融合求解得到飞行器姿态四元数。利用三轴转台对算法稳定性和准确性进行验证, 结果表明, 该算法能够有效抑制测量噪声, 提高姿态角解算的精度。

为了提高红外检测的精度，实现缺陷深度和大小的同步检测，将共轭梯度反演算法分别与脉冲 检测技术和脉冲相位检测技术相结合，实现了基于相位和表面温度的红外定量识别，通过数字算例对 比分析了不同因素对识别结果的影响。研究结果表明:在无测温误差时，基于相位和表面温度的识别都 能准确地识别缺陷的位置大小；基于相位和表面温度的识别结果精度都会因随机误差的增大而降低； 基于表面温度的识别结果精度会因均匀误差的增大而降低，但是均匀误差对基于相位的识别无影响。

为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度, 提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析, 简化力矩电机模型, 根据扭矩传感器和惯量盘的模型, 建立随动负载模拟器的简化等效模型。随后设计了一种快速终端滑模控制器, 为了提高滑模的动态品质, 利用模糊神经网络方法动态调节滑模面参数。同时, 为了提高模糊RBF神经网络的学习和训练速度, 用最近邻层次聚类和共轭梯度算法调整网络各参数, 并对算法进行局部优化以提高算法性能。最后进行仿真, 证明该方法提高了系统控制精度且具有良好的动态特性。

针对大口径**液压伺服系统控制时内部参数的不确定性和时变性问题, 利用模糊控制鲁棒性强和容错能力好的特点, 对传统PID控制进行改造, 同时结合RBF神经网络来解决模糊控制精度差的问题。此外, 利用蚁群聚类对RBF神经网络的初始参数进行初始化, 采用共轭梯度法对神经网络进行优化训练。仿真结果表明, 该控制策略能较好地抑制大口径**系统的时变性与非线性问题, 同时保证了系统的调炮速度和精度。

在管道油气泄漏检测中最主要的难题是管道距离过长的问题, 利用传统检测模式效果不好。提出一种基于光纤技术的管道油气泄漏共轭梯度回声状态网络(ESN)检测方法。首先, 利用光纤探测技术对长距离油气管道的实时数据进行监测和采集, 并利用数据串联方式, 结合粗糙集算法对采集的泄露数据采样无标记数据的维度压缩方式, 实现数据的降维和简化；其次, 选取ESN对降维后的油气管道泄露数据进行分析和处理, 并基于正则化方式对ESN的权重进行初步的优化, 在此基础上利用Hessian矩阵的半正定性, 对初步的权重结果进行深入的学习优化, 实现ESN对油气管道泄露数据的识别能力；最后, 通过实测的数据仿真验证, 提出的油气管道的泄露监测模型具有更高的识别精度和计算效率。

为了促进红外检测技术在材料导热系数检测上的研究, 提出了依据相位为识别条件的共轭梯度反演算法。针对研究问题, 建立了二维导热问题下的材料等效导热系数分布的红外检测模型, 应用有限体积法计算出检测表面的温度分布, 经 FFT(Fast Fourier Transform)变换, 得到检测表面的相位分布, 以此相位为识别条件, 采用共轭梯度算法实现了对材料等效导热系数分布的定量检测, 并采用数值实验验证了检测方法的有效性。

在研究基于硅基二氧化钛纳米柱对空间光场位相调制特性的基础上, 结合菲涅尔衍射理论, 提出了一种基于共轭梯度优化算法的超构表面设计方法。通过该方法, 在可见光波段能够实现在任意衍射角度上对选取的波长进行滤波。衍射角分别为15°和30°, 波长范围在400～780nm, 对RGB三色光波进行单波长滤波。数值模拟结果验证表明, 所提算法得到的超构表面能在预定的衍射角下准确地产生目标强度谱。

提出基于共轭梯度算法的速度方位显示(VAD)风场反演方法，应用最优化理论，将共轭梯度算法代替传统VAD方法中的傅里叶级数展开来求取最优解，并针对算法在风场反演应用时存在不收敛于最优解的问题，使用Hessian矩阵对算法进行了修正。同时开展了多普勒激光雷达与符合IEC 61400-12-1国际标准的高精度风杯风速计的43天对比实验，结果显示，当激光雷达的方位角扫描范围为60°、径向个数为7个时，两者的风速、风向相关系数分别为0.991和0.998，风速、风向标准偏差分别为0.52 m/s和5.1°，风速、风向偏差分别为-0.02 m/s和3.6°。对比实验结果表明，基于共轭梯度算法的VAD风场反演方法使用较小的扫描方位角仍能保证其测量的准确性满足国际标准，具有更强的适用性，同时印证了激光雷达系统的测量性能，为动态复杂风场的监测提供了更佳的选择。