针对大面积场景电磁频谱地图构建面临的大数据量、大计算开销的挑战，提出一种基于变分推断的稀疏高斯过程回归方法，实现电磁频谱地图构建.首先，将电磁频谱地图构建问题建模为一个回归问题，利用已采集的数据拟合地理位置与对应接收信号强度之间的映射关系.其次，将该映射关系建模为一个高斯随机过程，利用高斯过程回归的非参数化特性构建预测模型.最后，仅选取部分已采集数据作为模型的数据输入，通过最大化变分分布与后验分布之间的相似性训练得到一个稀疏的高斯过程回归预测模型.仿真实验和基于实采数据的实验表明，该方法能够在显著降低计算复杂度、加快运算速度的基础上，构建得到高精度的电磁频谱地图.

风险识别通过精准定位产业链的脆弱节点以阻断风险传导，对于维护产业链完整性至关重要.然而，现有方法缺乏对产业链节点进行静态指标级、动态时序级和结构空间级的协同建模.因此，本文提出一种多模块注意力协同的异构图神经网络产业链风险识别模型（MGRI）.MGRI首先根据企业所属行业动态学习并分配各属性维度的权重，以突出关键指标的重要性；同时捕捉低频财务时间序列蕴含的风险演变信息，形成全局动态时序表征；最后以动静态融合特征作为初始表示聚合关系感知的邻域信息，生成包含产业链结构空间依赖的最终嵌入并用于风险识别，实现了跨维度多层级特征的协同建模.实验验证了MGRI在多个真实产业链数据集上准确识别风险企业方面优于最先进的方法.

随着计算机深度学习理论的发展及航空领域对关键装备智能化故障诊断与运维需求的提升，基于深度学习的航空发动机运行状态的监测与评估方法成为了飞机安全运行的重要保障.由于航空发动机机械结构复杂，轴承在高温、高压等恶劣环境下高速运行，其故障特征信息存在多尺度、非线性等问题，使得故障信号难以有效识别及分析诊断.因此，本文提出了一种基于CAE-LSTM的航发轴承故障诊断方法，首先利用改进的卷积自编码器（Convolutional Autoencoder，CAE）对高维振动信号进行降维和特征提取，然后将提取到的特征输入到长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）分类器中进行故障类型识别，从而提升轴承故障分类的准确性和鲁棒性.实验结果表明本文提出的方法能够有效地学习航发轴承传感信号序列中的动态特征，提高航发轴承故障诊断的精确性和智能性.

随着人工智能在高合规性领域的深入应用，如何在保障模型表达能够满足严格法规约束，成为大语言模型面临的核心挑战.针对现有方法存在的标注成本高、难以适应动态监管场景及偏好与规则冲突等问题，本文提出一种基于合规知识库反馈的强化学习微调框架（RLKBF，Reinforcement Learning from Knowledge Base Feedback）.该方法结合语义增强的向量表示与层次化检索机制，构建结构化法规知识库.同时，引入合规偏离惩罚项的双目标优化策略，以协调用户意图与法规规范的平衡.实验结果显示，RLKBF在回答准确率、合规性稳定性及专家评估指标上均优于主流对比模型，显著提升了模型对专业法规知识的整合与应用能力.

深度强化学习结合了深度学习的特征学习和强化学习的序贯决策能力,在诸多挑战性任务中表现出超越人类的水平.但是,在线强化学习以“试错”方式与环境交互,存在采样成本高、探索风险大和样本效率低的问题,阻碍了其在实际系统中的落地.离线强化学习是一种完全从静态数据集中学习目标策略的框架,将数据收集与策略学习过程分离,有效避免了交互过程中的潜在危险.本文将首先介绍强化学习基础知识,并分析在线学习方式存在的瓶颈.在此基础上,构建离线强化学习问题的形式化描述并指出其关键问题.进一步,对相关代表性算法和最新成果进行全面系统梳理,并介绍主要应用领域和常用基准测试平台.最后,总结分析面临的挑战,探讨未来发展方向.

近年来，异质图神经网络在处理多类型节点和边的复杂关系方面展现出强大能力，但基于消息传递的架构仍面临表达能力受限、过平滑和过挤压等问题.本文提出基于Transformer架构的CHGormer模型，通过融合对比学习与异构关系编码的令牌生成机制，创新性地解决了异质图中局部异构关系与全局语义依赖的整合难题.具体而言，CHGormer设计了双空间令牌生成策略，在属性与拓扑特征空间中分别采样正负令牌序列，并通过类型感知的邻域聚合生成异构关系表征，将其作为注意力偏置引入全局交互.此外，基于对比学习的跨序列优化进一步增强了节点表示的判别性.在DBLP、Freebase和AMiner 3个基准数据集上的实验表明，CHGormer在节点分类任务中表现优异.本研究为异质图表示学习提供了新思路，并在社交推荐和知识推理等场景中展现出应用潜力.

神经架构搜索（NAS）是深度学习自动化的关键技术，但其高昂的计算成本严重限制了实际应用.传统方法需要对每个候选架构进行完整训练，导致搜索过程耗时且资源密集.本文提出渐进式多保真度神经架构搜索方法（PMF-NAS），通过三阶段渐进策略实现高效架构搜索.PMF-NAS在全局探索阶段使用低保真度快速评估识别高潜力区域，在区域搜索阶段采用中等保真度在缩小的空间内细化搜索，在精细优化阶段对最优候选进行高保真度验证.该方法的核心是基于早期训练特征的性能预测器，能够准确预测架构最终性能，避免大量无效计算.同时引入自适应资源分配机制，根据架构潜力和不确定性动态调整评估投入.实验表明，PMF-NAS在单GPU环境下可在8~9小时内完成搜索，同时在多个数据集上达到最优或接近最优的准确率.文本为资源受限环境下的神经架构搜索提供了实用解决方案，降低了NAS技术的应用门槛，有望推动其在更广泛领域的应用.

高效挖掘科研热点及其对应作者是学术研究领域的重要任务.针对传统作者主题模型忽略上下文语义、难以融合外部知识及缺乏背景主题建模的问题，本文提出了一种基于上下文的神经作者主题模型.该模型利用Transformer捕捉文本的上下文语义以提升主题推断准确性，将单词与作者的预训练嵌入引入解码过程并利用vMF分布对主题进行建模以提升主题质量，同时采用狄利克雷树分布作为先验以区分背景主题与热点主题.此外，本文提出两个量化研究热点与作者关联程度的指标.本文在构建的计算语言学、计算机视觉和数据挖掘3个数据集上进行实验，结果表明，本模型在主题一致性、多样性及作者-主题关联性指标上均优于对比方法，充分验证了其在科研热点挖掘上的优越性.

精准的交通流量预测是智能交通系统和智慧城市建设的关键.交通流量数据具有复杂的时空依赖性，呈现出多粒度的特征变化和动态演化规律.现有方法在捕获多粒度时空特征方面存在局限，难以充分挖掘丰富时空关联.预训练大语言模型(Pre-trained Large Language Model,PLM)在特征表示学习方面展现出巨大潜力，但由于其预训练数据主要集中在自然语言领域，与交通流量数据存在显著的领域差异，限制了其直接应用效果.为解决上述问题，本文提出了一种基于预训练时空自注意力模型的交通流量预测框架(Pre-trained Spatio-Temporal Attention Model for Traffic Flow Prediction,PSTAM).首先通过创新的双路径激活机制解决领域差异问题，实现特征对齐与融合；其次利用预训练策略对多粒度时空特征进行深度建模，增强对复杂时空依赖关系的捕获能力.实验结果表明，PSTAM在多个标准交通数据集上优于现有方法，为智能交通系统的实时决策提供了可靠支持.

针对现有时序知识图谱推理存在捕获长距离依赖关系能力不足以及可解释性缺乏的问题，提出了一种结合Transformer和强化学习的时序知识图谱补全模型.该模型使用强化学习设计了一种具有高度解释性的新型策略网络，由时序感知编码器、路径上下文编码器和动作评分器3个核心组件构成.首先，时序感知编码器利用自注意力机制将时间信息嵌入到关系表示中，增强了对时间动态性的处理能力；其次，路径上下文编码器利用Transformer高效编码历史事件序列，捕捉了长距离依赖关系；再次，动作评分器利用双向门控循环单元进行动作预测，提升了预测准确性.此外，针对奖励稀疏性问题，所提模型引入了一种新型奖励函数，综合考虑时间塑形奖励、路径长度奖励以及路径多样性奖励，提供更细致的反馈以优化路径选择.本文在4个公开数据集上与现有先进方法进行比较，结果表明所提模型在评估指标MRR和Hits@k上较基线方法均有所提升.

联邦学习（Federated Learning，FL）是一种典型的分布式机器学习方法.由于在隐私保护方面有着独特的优势，联邦学习在近年来受到了广泛的关注和研究.然而，传统的联邦学习存在着两大亟待解决的核心难题：数据异构性困境、模型泛化与个性化之间的冲突.为了解决这些问题，个性化联邦学习（Personalized Federated Learning，PFL）的概念被引入，它能够针对每个联邦学习客户端的本地数据特点进行个性化的模型调整，允许联邦学习客户端在保护自身敏感数据隐私的同时根据自己的需求构建个性化模型.本文概述了个性化联邦学习的概念以及目前所面临的关键问题，分类综述了个性化联邦学习各类方法的发展现状，同时介绍了个性化联邦学习的一些新兴研究方向和领域应用情况.

医疗领域的自动问答对答案的准确性有很高的要求.尽管大语言模型（LLM）提供了通用的问答能力，但是无法满足医疗领域对答案准确性的要求.与此相对，基于知识图谱检索的自动问答依赖于客观的知识表达对回答质量提供了可靠性保证，然而目前的方法中存在知识图谱检索效率不高、检索不充分、检索过多冗余信息，以及对较复杂的问题理解不充分进而影响检索的质量等问题.为此，本文中将知识图谱与LLM相结合，基于LLM对用户的提问进行问题分解，对每一个子问题在知识图谱中进行子图搜索，再将融合后的子图交给LLM以生成可靠的答案.文中的方法在医疗数据集GenMedGPT-5k、LiveQA、HealthCareMagic-100k和知识图谱FB15k-237上进行了实验.实验表明，文中的方法取得了较好的性能.

在使用k近邻算法进行分类任务时，原始数据特征描述不充分和使用多数投票法进行分类决策会严重限制算法的分类效果.为此，本文提出了一种新的多视图生成和证据理论融合的k近邻算法，通过更全面地描述数据特征以及更准确的进行分类决策，从而提升k近邻算法的分类性能.该算法首先使用超父亲一依赖决策器和随机森林算法对原始属性视图进行分类并生成两个新的标签视图，然后在原始属性视图和两个生成的标签视图上分别构建距离加权的k近邻算法，最后通过D-S证据理论融合来自不同视图k近邻算法的预测结果，从而得到最终的分类结果.实验结果表明，本文提出的算法在分类准确率和根相对平方误差两个指标上均优于传统k近邻算法及其他对比算法.

鉴于新闻偏见对公众认知、社会信任及公平性的深层影响，利用自然语言处理技术构建透明、可解释的去偏见框架，已成为传播学与人工智能的交叉研究热点.现有研究主要围绕两类偏见展开：词汇偏见和框架偏见.在词汇偏见方面，主流方法多通过词汇替换来消除文本中的显性偏见词，但仍存在中性词语中蕴含隐性立场倾向、上下文适应性差等问题；在框架偏见方面，现有研究多采用文本重构或多文本融合生成的方式来建模中立文本，但存在框架偏见不可观测、立场冲突难解耦、生成目标模糊等挑战，限制了偏见缓解效果的进一步提升.针对上述问题，本文提出一种融合因果干预与反事实推理的多阶段新闻偏见缓解方法.首先，针对词汇偏见，构建基于PMI的多立场偏见词典，并引入后门干预机制，通过语义相似度匹配进行词语替换，从而缓解显性偏见.其次，为应对结构性框架偏见的不可观测性，本文引入反事实推理方法，基于因果公式 TIE=TE-NDE 建模偏左与偏右框架对中立表达的影响，其中TE表示总偏见效应，NDE表示中立文本的自然直接效应，TIE则反映偏见传播的间接效应.最后，本文引入一个预训练的偏见检测器作为辅助监督模块，增强生成模型对文本中立性与专业性的建模能力.实验结果表明，本文方法在多个偏见缓解与文本质量评估指标上均显著优于现有主流方法，验证了该方法在多源新闻文本去偏任务中的有效性与实用价值.

本文提出了一种多策略协同的改进小龙虾优化算法（ICOA），以解决原始COA算法多样性不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.首先，采用Logistic-Tent混沌映射替代随机初始化，提升初始解质量；其次，在迭代初期引入镜像反射学习机制，利用对称性扩展解空间以加速收敛；此外，在避暑阶段融合透镜成像的自适应反向学习以增强算法跳出局部最优的能力；最后，结合遗传算法的垂直交叉操作，提高种群多样性以强化全局搜索能力.在实验部分，基于CEC2014测试函数，分别开展对比实验和消融实验验证算法性能的提升.研究证实，所提多策略协同机制有效克服了原始COA的缺陷，在收敛速度、精度和鲁棒性方面均有显著提升.

随着现代车载嵌入式系统应用的不断集成与电子控制单元（ECU）数量的增长，系统实时性保障面临更大挑战.同时，汽车与外部环境交互频繁，具有灵活数据速率的控制器局域网（CAN FD）虽提升了传输性能，但仍缺乏内置安全机制，易受伪装等攻击威胁.而添加安全机制往往会占用实时性资源，危害车辆安全，因此必须在保证系统实时性的同时提升安全性.为此，本文提出了一种基于强化学习的任务映射和调度算法（Reinforcement Learning-based Task Mapping and Scheduling Algorithm，RLMS），将任务映射建模为马尔科夫决策过程，结合资源感知机制以ECU利用率为约束优化方案，在满足实时性约束的前提下减少CAN FD总线消息数量，并为消息提供4字节MAC的基础安全保护.为进一步提升系统安全性，设计安全增强机制（Security Enhancement with Balanced Rounds，SEBR），利用系统空闲时间逐轮扩展消息的MAC字节.最终，通过真实案例和模拟实验验证了所提方法的有效性.

由于表格样式和布局的多样性，从文档图像中识别二维结构的表格是一项复杂的任务.表格以紧凑的形式表达数据内容，提高信息传递和人类理解效率，但与人类相比，机器需要理解二维结构与内容之间的关系，因此使用机器自动识别表格面临很大的挑战.针对这一任务，提出了一种端到端的表格图像到标记序列的识别框架（TGMS：An End-to-End Framework for Table Graph to Markup Sequence）.该框架首先使用卷积神经网络来进行视觉特征提取，然后采用基于分割的方法识别单元格空间位置，构建表图并利用图卷积网络和注意力机制推导逻辑关系，最后识别区域内文本并结合逻辑关系生成表格标记序列.在ICDAR-2013、SciTSR、PubTabNet 3个广泛使用的表格识别数据集上的实验结果表明，所提出的TGMS能有效完成表格识别任务.

红外可见光图像融合旨在生成既突出显著目标又包含丰富纹理的图像.现有的融合方法主要关注空间域特征，忽略了频率域信息.因此，本文提出一种频率空间协作的红外可见光图像融合网络.首先通过频率分解模块将源图像分解为高频部分（模态特有特征）和低频部分（模态共有特征）.同时，粗略提取源图像的空间域特征，以保留良好的空间结构.最后，利用跨域自适应融合模块学习自适应权重，动态调整频率域和空间域特征，以缓解域间差异并生成高质量融合图像.在TNO和VOT2020-RGBT数据集上的定量和定性实验结果表明，本文方法在6项评价指标上表现优异，且相比7种先进的融合方法，能更有效地融合多模态互补信息，生成显著性目标突出、细节丰富的融合图像.

近年来，目标检测获得了广泛关注和研究，并取得许多成果.然而，要想获得一个性能优越的检测模型，需要大量标签样本进行训练.与之形成鲜明对比的是，人类仅需借助少量示例，就能快速学习新知识.为缩小两者间的差距，小样本目标检测得到越来越多关注.小样本目标检测方法旨在通过数量有限的标签样本，实现新类知识学习，且在此过程中，不会灾难性遗忘先前学习的基类知识，进而提升新类检测性能.然而，现有的小样本目标检测方法存在以下问题：1）过度关注模型精度而忽略了模型效率；2）只关注模型分类性能而忽略了模型定位性能.为解决这些问题，本文提出了一种新颖的基于聚合重构数据增强和多维特征知识转移的小样本目标检测方法.具体而言，首先提出聚合重构数据增强策略，通过从生成图像中提取目标对象，进行缩放后聚合在随机选择的基类样本中，从而在增加数据多样性、缓解数据稀缺的同时，增强模型对于不同数据集的泛化能力.然后，进行类间语义特征知识转移，实现分类器权值理想初始化，提高模型收敛速度；并显式建模类间定位特征知识，提高模型定位能力.实验结果表明，本文方法在小样本目标检测任务中表现良好，与现有方法相比具有一定的竞争力.

针对三维点云语义分割中的无序性、几何信息缺失及边界模糊等挑战，提出一种结合有序建模和空间感知的点云语义分割算法.首先通过融合Z阶与希尔伯特空间填充曲线及其镜像变体进行多种空间填充曲线的互补有序建模，构建空间结构保持性互补的点云编码序列;然后设计动态空间编码机制，根据不同阶段任务需求自适应调整编码维度，提升空间编码效率;最后构建空间感知聚合模块，融合空间引导的局部特征传播与多层感知机全局上下文感知，实现特征高效混合学习，增强特征的空间稳定性与几何一致性.在S3DIS、ScanNet v2和ScanObjectNN 3个公开点云数据集上的实验表明，所提算法实现了高精度语义分割，有效提升了对复杂边界区域和小物体的空间感知能力和语义理解精度.

光学相干断层扫描技术以其高分辨率和捕捉指尖皮肤三维结构的能力而闻名，能够增强指纹识别系统的防伪能力.然而，与其它生物识别技术相比，数据集的稀缺严重阻碍其广泛应用.由于采集困难且出于隐私考虑不便公开，研究数据生成是应对该挑战的解决方案之一.本文提出一种基于扩散模型的条件生成方法，利用层分割掩码作为先验知识引导生成过程，通过逐步去噪直接在像素空间建模，避免潜在扩散模型的精度损失，从而生成高保真OCT指纹图像.实验表明，该方法生成的样本具有逼真的皮肤结构特征，通过对30位领域专家进行的主观评价实验证明其生成结果解剖结构清晰、像素分布真实.进一步实验证明，使用生成数据扩充训练集可显著提升多种防伪模型的性能.

在内窥镜场景下组织表面纹理稀疏且视野受限，显著增加了深度估计难度.传统方法易受噪声、纹理缺失及光照变化干扰，导致结果稳定性不足.为提高内窥镜图像深度估计的准确性，提出了一种嵌入双重注意力机制的自监督单目内窥镜深度估计网络架构.该网络采用编码器-解码器结构，为了提高模型的准确性，本文在网络架构中集成了双重注意力机制，具体包括通道注意力和空间注意力模块，用以在通道和空间维度上提取远距离的上下文信息.同时引入光度重投影误差和结构相似性和边缘感知平滑作为损失函数，以适应内窥镜图像的特殊属性.最后在Endoslam 公共数据集进行测试，结果表明本文所提方法能够有效提高内窥镜图像深度估计的准确性.

行人目标重识别（ReID）是指在不同场景中匹配同一行人目标的技术.针对在有遮挡物的情况下依赖全局信息方式处理行人目标细节特征时，出现的局部信息表达能力受限问题，提出了一个基于ViT特征增强的ReID方法，主要包括：1）设计一个新型的跨尺度空洞融合模块（Dimensional Feature Reinforcement Module，CDFM），通过多维度重加权对输入特征进行优化，提升特征表达能力；2）提出一个全局与局部特征协同算法，用以提升模型的性能和鲁棒性；.该方法结合了Transformer模块对全局依赖的建模能力和CNN在捕获局部细节特征上的优势，从而增强了特征信息的流动性和表达能力；3）提出一个动态加权损失函数，通过可见区域感知对比机制明确增强可见区域特征一致性，引入动态难例采样策略缓解遮挡噪声干扰，并融合通道注意力权重优化特征对齐，进一步提升模型在遮挡场景下的判别力.实验结果表明，所提出的方法在多个主流有遮挡的ReID数据集上表现出更强的性能优势.

联邦学习中深度神经网络的参数量巨大，每轮训练客户端需上传完整模型更新参数，在带宽受限环境下，通信开销成为系统性能瓶颈，尤其是在带宽受限环境下.因此，在保证模型性能的同时降低通信开销是联邦学习研究的关键问题之一.针对上述挑战，本文提出了一种通信高效的自适应联邦剪枝优化方法（communication-efficient adaptive federated pruning optimization method，CEAFL）.核心是阶段式自适应模型剪枝算法，分为初始剪枝和自适应剪枝两个阶段，用梯度重要性进行模型剪枝，实现轻量化传输.此外，设计了集成分类器复用的模型微调算法，提升泛化能力和数据分布感知能力.实验表明，相较于基准方法，该方法在多个数据集上的模型精度提升了超过0.5%，同时通信量减少了约38%，展现了其在实际应用中的潜力.

任务卸载是移动边缘计算中的关键研究方向.尽管现有研究在优化计算任务时延和能耗方面取得了显著进展,但多数研究未充分考虑边缘计算场景的复杂性.边缘环境中资源节点不可靠性,设备异构性及任务多样性等因素,影响了任务卸载决策和系统性能.因此,本文提出了基于动态信任评估的任务卸载方案.该方案结合了两种算法:首先,仿照人类社会信任的演化机制,在边缘网络中构建了设备间的信任关系,为任务卸载提供可靠的资源节点信息.通过该机制,可有效避免因设备故障,恶意攻击或资源不足等问题引发的卸载失败.其次,采用改进的Q-learning算法求解任务卸载问题,以实现系统成本最小化的优化目标.本文提出的方案相较于启发式方案,系统成本降低了16.3%,任务成功率提升了32.1%.同时,实验进一步验证了信任值机制在筛选可靠资源节点方面的有效性.

随着大语言模型和视觉语言模型的应用，具身智能从规则驱动转向知识驱动，暴露了决策层的语义开放性和推理黑箱问题，带来新的安全风险.现有研究多关注感知鲁棒性或伦理治理，缺乏具身智能决策安全的系统框架.本文将决策脆弱性分为外源威胁和内源威胁，分析了感知、规划与执行链中的风险级联机理，并探讨了对抗扰动、传感器欺骗等典型攻击的影响.总结了形式化约束、可达性验证等防御方法，评估了其在实时性、资源限制和任务复杂度方面的适用性与局限性.最后，结合实际需求，提出了语义物理对齐、跨层协同等待解决问题，并展望端到端可验证框架、先验风险感知等研究方向，为构建可信、可控的具身智能系统提供参考.

机会网络中，由于大部分终端设备的可用能源有限，如何在数据传输过程中有效地节省能源成为提升网络性能的关键.本文提出一种基于博弈论的节能信标控制策略GTEEB（A Game-Theoretic Energy-Efficient Beaconing Strategy）.该策略构建基于节点收益的博弈模型并利用纳什均衡理论动态调整节点的信标频率，推导出节点选择信标频率的能耗阈值，平衡节点在高、低频信标下的能量消耗与通信机会.同时引入节点自主决策机制使节点能够依据周围环境状态自适应地调节信标频率，实现不同信标频率下的能量消耗与通信概率之间的平衡，有效降低整体网络能耗.仿真实验结果表明，与ST-Prophet、EASE和TLEE等节能方案相比，GTEEB策略能够在保证网络连通性和数据传输质量的同时降低能耗，延长网络平均寿命.

在无人机辅助的移动边缘计算通信系统中，无人机作为空中基站接收多个地面移动设备卸载的数据，本文为满足无人机的机动性以及三维避障约束条件，以最大化系统能效（定义为卸载数据总量和无人机能耗的比值）为目标，联合优化无人机飞行轨迹和地面设备任务卸载率，提出一种混合交替元启发式的优化方案.由于该优化问题具有非凸性和分式结构，可先通过Dinkelbach方法将其转化为等价的参数优化问题，然后将其拆分为两个子优化问题分别利用元启发式算法交替进行优化.通过仿真实验验证了所提的联合优化方案的有效性，结果表明，所提方案的无人机通信能效明显高于传统算法，为解决无人机辅助移动边缘计算网络中的能效问题提供了新的思路.

随着数字化转型的深入以及大数据、物联网等技术的兴起，众多新型业务场景不断涌现，相关系统日益复杂.在这一背景下，数字电网领域也面临着全新挑战，尤其是对系统的实时性提出了更为严苛的要求.如何高效地对数字电网业务场景进行性能评估，进而为提高系统的性能可靠性提供支持，是一个重要问题.本文提出了一种面向数字电网业务场景的建模与性能分析方法，并实现了相关原型工具BizModeler.本文首先针对数字电网领域的特点，提出可视化建模语言DPG（Dataflow-based Performance Graph）；其次总结数字电网领域的通用性能指标，并提出基于同步数据流图的模型性能分析方法；最终通过工具实现以及实例研究验证方法的可用性与有效性.