该文针对图像融合领域内难于对先验知识加以利用的问题提出一种新的有监督学习的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系统图像融合方法。该方法通过引入TSK模糊系统构建标准图像融合图像库进行学习，将学习准则记录下来形成融合模型，并指导新的图像融合过程。不同于传统方法，该方法可以有效地避免模型参数择优的难题，在融合图像质量和适用范围方面表现出一定的优势。从单一类型图像融合和多种类型图像融合两个角度进行了实验研究，实验结果说明该方法的有效性。

文中在B.Zhou提出的直接概率计算(DC)和近似概率计算(AC)算法基础上提出了一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法。近似概率法是以一个目标为中心的近似聚为构造互联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全邻的点迹-航迹关联算法。它能有效地提高目标点迹-航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法快得多，能满足工程中实时性的要求，将其在杂波下目标密集、航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，关联耗时等与最近邻法进行了比较，效果较好。

针对传统时序逻辑LTL，CTL及CTL*等把协议看成封闭系统进行分析的缺点，Kremer博士(2003)提出用一种基于博弈的ATL(Alternating-time Temporal Logic)方法分析公平电子商务协议并对几个典型的协议进行了公平性等方面的形式化分析。本文讨论了ATL逻辑及其在电子商务协议形式化分析中的应用，进一步扩展了Kremer博士的方法，使之在考虑公平性等特性的同时能够分析协议的安全性。最后本文用新方法对Zhou等人(1999)提出的 ZDB协议进行了严格的形式化分析，结果发现该协议在非保密通道下存在两个可能的攻击：保密信息泄露和重放攻击。

基音在语音编码中通常采用7bit无失真均匀量化。由于浊音段语音的基音普遍具有缓慢渐变的特点，为了更有效地去除前后帧基音之间存在的相关性，该文基于Eriksson和Kang提出的4bit基音量化算法，针对汉语语音进行研究，实现了一套4~6bit基音量化算法。该算法计算简单，无需码书存储。将此基音量化方案应用于WI模型和WI编码器，主观A/B听力测试结果表明，该方案在高效量化基音的同时保证了合成语音质量几乎没有损失，完全满足低速率WI编码器对量化基音的要求。

经典数据驱动型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统在获取模糊规则时，会考虑数据的所有特征空间，其带来一个重要缺陷：如果数据的特征空间维数过高，则系统获取的模糊规则繁杂，使系统复杂度增加而导致解释性下降。该文针对此缺陷，探讨了一种基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)构建新方法。新方法构建的模糊系统不仅能缩减模糊规则前件的特征空间，而且获取的模糊规则可对应于不同的特征子空间，从而具有更接近人类思维的推理机制。模拟和真实数据集上的建模结果表明，新方法增强了面对高维数据所建模型的解释性，同时所建模型得到了较之于一些经典方法更好或可比较的泛化性能。