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本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結構和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

數(shù)據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網絡成本、電池壽命、數(shù)據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數(shù)據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業(yè)信息化生產的發(fā)展進程,從源頭上解決農業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業(yè)信息化生產的發(fā)展進程,從源頭上解決農業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內領先

相對其它軟件，本項目有如下優(yōu)點： 采用Web結構的分布式多層處理方式，使對數(shù)據的處理合理地分布在服務器和工作站上，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實時性。 靈活而安全地網絡機制與權限管滾動發(fā)布基本信息：本系統(tǒng)提供動態(tài)滾動文本、圖象、視頻信息發(fā)布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發(fā)布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發(fā)布：用戶可以通過本系統(tǒng)發(fā)布房屋的多媒體信息，也可以從服務器的多媒體數(shù)據庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態(tài)交互的網頁。先進的加密、壓縮算法，網絡傳輸安全、實時。 同時滿足交易大廳查詢和家庭上網查詢。與房地產交易系統(tǒng)交互，可由管理員直接操作。程序結構、層次清晰，保障程序易于更新和維護。滿足大型網站實時、多服務器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發(fā)布要求。

復雜信息系統(tǒng)人機交互數(shù)字界面已成為操作者獲取信息、知識推理、判斷決策的重要手段和操作依據。復雜信息系統(tǒng)人機交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領域發(fā)揮著不可替代和非常重要的作用。該項技術首次綜合信息編碼、生態(tài)界面、認知摩擦、認知負荷和態(tài)勢感知等關鍵理論和技術，構建了復雜系統(tǒng)信息流的功能結構模型，分析了復雜系統(tǒng)要素之間的層次結構和內聯(lián)屬性的復雜特征，提出了復雜系統(tǒng)“界面信息-視覺認知”映射模型的知識表征與規(guī)則推理，揭示了復雜系統(tǒng)數(shù)字界面從視覺信息認知到行為決策之間的映射關系，建立了復雜系統(tǒng)數(shù)字界面信息區(qū)塊布局的空間與結構約束機制。本項技術首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術，提出了復雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面的可用性評估體系。通過高時空分辨率的腦成像技術與眼球追蹤技術相結合，共同揭示了人類在復雜系統(tǒng)數(shù)字界面認知各階段的認知特性，分析了認知失誤、認知困難等問題的生理學根源。該技術基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設計優(yōu)化方案進行可用性評估，由此提出復雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面設計的量化評估體系，提出了可實施的復雜系統(tǒng)數(shù)字界面設計優(yōu)化方案。項目成果已成功運用到海、陸、空、航天等信息化裝備上，全面提升了信息化裝備的人機交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發(fā)揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應用前景廣闊。

項目成果/簡介:數(shù)據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網絡成本、電池壽命、數(shù)據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數(shù)據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術成熟度:通過中試

本項目受成都市市政公用局委托，由西南交通大學運輸學院、成都市市政公用局、成都市公交集團公司共同完成。本次規(guī)劃在人口出行調查和公交客流調查資料處理分析的基礎上，建立了動態(tài)信息數(shù)據庫，并自行開發(fā)了公交規(guī)劃系統(tǒng)軟件，該軟件基于動態(tài)信息數(shù)據庫，吸取了國內外優(yōu)秀規(guī)劃軟件的先進技術，具有功能完善、使用靈活、可視化 強等優(yōu)點，為本次線網規(guī)劃和今后成都市網線的優(yōu)化搭建了信息平臺。線網規(guī)劃充分結合成都市城市窨發(fā)展格局變化、城鎮(zhèn)體系的發(fā)展，運用交通規(guī)劃理論，從系統(tǒng)角度出發(fā)，將公交線網與公交專用道、軌道交通及換乘樞紐緊密結合，提出了有利于公交快速發(fā)展的線網布局與組織模式；并較好的處理了城區(qū)線路與郊區(qū)線路的銜接與換乘，為都市區(qū)大公交格局的構造奠定了良好基礎。

一種基于矢量數(shù)據的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據災后的 SAR 影像的范圍，獲取對應區(qū) 域的矢量數(shù)據;將矢量數(shù)據投影到 SAR 影像的坐標系之后，將矢量數(shù)據配準到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測算子進行線檢測，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據進行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網絡模型對疑似道路損毀區(qū)進行進一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據作為先驗信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測，檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網絡模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

小試階段/n本系統(tǒng)旨在實現(xiàn)整合全市所有的燃氣相關信息及救援手段，實現(xiàn)應急預案信息化。為提高深圳市處置燃氣事故的能力，增強各層級政府部門關于燃氣事故應急預案的可操作性、切實減少和在一定程度上杜絕二次災害事故的發(fā)生，全面提高深圳市應急管理能力。

電子信息系統(tǒng)電磁兼容設計檢測評估技術在系統(tǒng)方案論證階段即進行電磁兼容設計：在電子信息系統(tǒng)進行功能、布局、結構規(guī)劃設計的同時，建立基于結構圖紙的電磁兼容數(shù)字仿真模型；分析電子信息系統(tǒng)內的場-場、場-路、路-路的干擾關聯(lián)關系；建立基于電磁場方法系統(tǒng)模型、基于分布效應的場路耦合模型、基于路方法的行為級仿真模型，并建立等效干擾模型庫；對全系統(tǒng)及分系統(tǒng)的指標進行量化分配，主要包括：頻率指配、設備布局、元器件布局、輻射源輻射功率控制、發(fā)射帶外衰減、接收靈敏度、接收帶外抑制、屏蔽性能、電纜布局、電磁環(huán)境分布、艙體諧振特性、系統(tǒng)分系統(tǒng)及設備降級狀況、設備安全性優(yōu)先級等；對全系統(tǒng)進行“自頂向下”的電磁兼容預設計。 在工程實施階段，通過數(shù)字仿真、半實物仿真、實物測試交互技術，對進一步暴露出的電磁兼容問題，進行加固方案設計及效果評估，并進行反復迭代，確保工業(yè)生產過程的電磁兼容控制；根據系統(tǒng)設計的特殊要求，研究電磁兼容實施標準和測試方法，在電子信息系統(tǒng)工程實施完成后，根據相應的標準和要求進行電磁兼容性試驗，確認系統(tǒng)電磁兼容狀況達到設計指標。該技術可以應用于日用電器及電子電氣產品的電磁兼容設計、評估、工程控制和檢測。