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本發(fā)明公開了一種基于形態(tài)分量分析的外輻射源雷達風場雜波抑制方法，利用雷達接收回波中目標 信號與風場雜波具有不同的形態(tài)特性，且都可在相應的變換域進行稀疏表示，從而可利用形態(tài)分量分析 的方法對信號進行分離；本發(fā)明的方法使風場雜波得到較好抑制，同時具有穩(wěn)定性好、計算簡便等優(yōu)點， 提高了外輻射源雷達目標檢測性能。 

本發(fā)明公開了一種基于服役年齡和負荷水平的變壓器可靠性分 析方法，包括如下步驟：(1)確定變壓器負荷等級；(2)確定變壓器在初 始狀態(tài)下的負荷值；(3)獲取變壓器的熱點溫度；(4)根據(jù)變壓器的熱點 溫度獲取變壓器的絕緣壽命； (5)獲取變壓器的故障概率累計分布函數(shù)； (6)獲取變壓器在初始狀態(tài)下的平均故障率指標以及故障狀態(tài)下的平均 故障率指標；(7)獲取連鎖故障啟動概率指標 Pic 和連鎖故障脆弱環(huán)節(jié) 指示量 Pvc；通過對 Pic 與 Pvc 率排序，識別出系統(tǒng)中處于臨界狀態(tài)的變壓器；本發(fā)明提供的可

本發(fā)明公開了一種基于阻尼轉(zhuǎn)矩分析的電力系統(tǒng)低頻振蕩源在 線定位方法。該方法首先通過在線測量裝置獲取系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩時 電磁轉(zhuǎn)矩、功角、角速度信號的動態(tài)響應數(shù)據(jù)，對發(fā)電機組的電磁轉(zhuǎn) 矩信號以及其相對慣量中心的角速度、功角信號進行模式分解，提取 發(fā)電機所在支路的主導振蕩模式，采用最小二乘擬合方法計算發(fā)電機 所在支路的主導振蕩模式的阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)，接著根據(jù)阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)判 定發(fā)電機是否為該振蕩模式的振蕩源。本發(fā)明提供的定位監(jiān)測方法能 夠準確定位電力系統(tǒng)低頻振蕩發(fā)生源，通過振蕩源對其自身的控制能 夠有效地平息系

本書內(nèi)容包括:熱彈性力學基礎(chǔ);疊層梁;疊層板;疊層圓柱殼和球殼;疊層扁殼和深殼;壓電材料疊層結(jié)構(gòu).

與華為技術(shù)有限公司開展互聯(lián)網(wǎng)語義分析合作研究，雙方共同研發(fā)了“電商知識圖譜自動化構(gòu)建和電商評論分析系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以自動化將不同電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)抽取和集成，形成一個龐大的電商知識圖譜，并且利用這個知識圖譜來對電商評論做語義分析。該項目中的技術(shù)已經(jīng)被華為公司用于大數(shù)據(jù)中的視頻分析，并且產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟效益。另外，與百度簽訂了“本體及知件技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域知識庫和應用研究”項目，提交并審核通過一項專利“一種醫(yī)療知識庫中保健品與疾病的關(guān)聯(lián)構(gòu)建方法”，并且提出一種word embedding的方式挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中實體關(guān)系的方法，項目成果被百度用于醫(yī)療保健品的搜索中，取得了很好的社會效應。

中醫(yī)理論和臨證經(jīng)驗是通過傳承、實踐以及創(chuàng)新而形成的具有特色的知識體系，包含在中醫(yī)辨證施治過程之和醫(yī)案之中。中醫(yī)醫(yī)案蘊含著豐富的臨證經(jīng)驗、診療技能、技巧和訣竅，醫(yī)案包含的結(jié)構(gòu)與關(guān)系非常復雜很難用計算機來分析處理。在多年工作積累的基礎(chǔ)上，經(jīng)過“十五”國家科技攻關(guān)計劃 “基于信息挖掘技術(shù)的名老中醫(yī)臨床診療經(jīng)驗及傳承方法研究”課題的深化，我們提出了基于語義網(wǎng)絡的中醫(yī)知識獲取技術(shù)，并開發(fā)了中醫(yī)醫(yī)案管理與智能分析系統(tǒng)。系統(tǒng)以中醫(yī)理論知識為基礎(chǔ)，利用人工智能、中醫(yī)自然語言理解技術(shù)，提供多種方法與工具對臨床醫(yī)案進行多層次解析和挖掘，以獲取醫(yī)案中隱含的診療知識和臨證經(jīng)驗。系統(tǒng)以中醫(yī)基礎(chǔ)理論為知識源，通過對中醫(yī)專家的醫(yī)案進行實例化，提取醫(yī)案中的診療規(guī)律和臨證經(jīng)驗，醫(yī)案分析結(jié)果可以用語義網(wǎng)絡、表格以及可視化的形式展現(xiàn)出來。 系統(tǒng)包括領(lǐng)域知識建模、Ontology的形式化與存儲、信息資源語義描述與存儲、語義分析等多個組件。通過這些組件的有機結(jié)合，知識工程師可以利用領(lǐng)域本體中的詞匯來描述WORD文檔、文本文檔等多種形式的信息資源；用戶可以瀏覽領(lǐng)域知識樹查找相關(guān)醫(yī)案，查看領(lǐng)域本體中的概念描述，并通過語義查詢接口進行語義查詢。將相關(guān)技術(shù)集成開發(fā)完成了中醫(yī)智能信息處理系統(tǒng)，系統(tǒng)主要實現(xiàn)了以下功能：①醫(yī)案管理：對醫(yī)案進行存儲、檢索、刪除、修改。②文本預處理：對文本進行分詞、標注、抽取特征詞和特征詞的標準化。③知識管理：對本體知識庫進行標準化存儲、更新和檢索。④知識獲取：對醫(yī)案進行實例化映射，建立語義網(wǎng)絡，獲取中醫(yī)知識。⑤數(shù)據(jù)挖掘：對醫(yī)案進行常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘。⑥數(shù)據(jù)可視化：把知識模型以可視化的形式展現(xiàn)出來。本系統(tǒng)可用于國家中醫(yī)藥管理局、醫(yī)療機構(gòu)等行業(yè)。

用于鑄造生產(chǎn)現(xiàn)場準確評價鑄鐵、鑄鋼、鋁合金、銅合金等線收縮、內(nèi)應力、熱裂的新型儀器。測試時，液態(tài)合金澆入濕型砂砂型中，系統(tǒng)可自動鑒別被測合金的凝固特性參數(shù)。該系統(tǒng)具有體積小、造型和砂箱定位簡單準確、測量準確率高、可靠性好、抗干擾性強和操作方便等優(yōu)點。

本項目開發(fā)的流量預測系統(tǒng)，主要功能是預測未來某一天的資金流量，設計了一套深度學習系統(tǒng)用來精確預測未來某天的資金流量

社會網(wǎng)絡已經(jīng)成為覆蓋用戶最廣、傳播影響最大、商業(yè)價值最高的 Web2.0 業(yè)務，在世界范圍內(nèi)，最著名的社會網(wǎng)絡代表是 Facebook、Twitter，用戶量分別達到 12 億、5 億;國 內(nèi)使用人數(shù)最多的社會網(wǎng)絡工具是新浪微博和騰訊微博，其中新浪微博用戶達到 5 億，騰訊 微博用戶超過 8 億。社會網(wǎng)絡中的巨大用戶群每天產(chǎn)生海量的用戶數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)和信息數(shù) 據(jù)，若能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行準確、及時的分析，則會在精確營銷、輿情探測以及網(wǎng)絡安全等方面創(chuàng)造巨大價值。然而由于社會網(wǎng)絡的大數(shù)據(jù)特性以及分析方面要求準確、及時，目前缺 乏融合多項社會網(wǎng)絡分析技術(shù)的、成熟的社會網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。社會網(wǎng)絡分析技術(shù)是一項關(guān)鍵技術(shù)，也是一項熱門的研究，涵蓋了社會學、人類學、社 會語言學、地理、社會心理學、通信研究、資訊科學、社會網(wǎng)絡分析與探勘、組織研究、經(jīng) 濟學以及生物學等多個領(lǐng)域，是一項多學科交叉技術(shù)。社會網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)要求具有堅 實的數(shù)據(jù)支撐，即數(shù)據(jù)獲取全面、更新及時、獲取數(shù)量大，也強調(diào)多維度、多粒度的分析手 段相結(jié)合，并對分析速度、可視化以及人機交互等方面都提出很高的要求。基于上述現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，在國家科技支撐項目的資助下，實現(xiàn)基于新浪微博、Twitter 等 主要社會網(wǎng)絡交流工具的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，系統(tǒng)完成從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)存儲、 消息中心、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果可視化展示的閉環(huán)處理流程，支持多種社會網(wǎng)絡(Twitter、新浪 微博等)的數(shù)據(jù)實時、不間斷獲取，獲取數(shù)據(jù)量在國內(nèi)外同研究領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位;實現(xiàn)整 體、個體、群體以及事件的多層次、多粒度分析模式;同時具備良好的人機交互操作界面以 及優(yōu)秀的分析展示效果。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎(chǔ)上，西安交通大學數(shù)學與統(tǒng)計學院生物數(shù)學團隊與陜西師范大學生物數(shù)學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數(shù)據(jù)，采用動力學模型和統(tǒng)計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。研究中進一步采用似然函數(shù)方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預測結(jié)果與報告疫情數(shù)據(jù)基本一致。 研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預測結(jié)果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數(shù)會在一個周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產(chǎn)生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關(guān)鍵作用。SSRN 截圖 密切跟蹤隔離措施的敏感性分析點擊查看原文