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本發(fā)明提供基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)，包括建立待處理的高光譜遙感圖像 的端元光譜庫；用基于稀疏回歸的混合像元分解方法對每個像元進行初步混合像元分解并按照豐度值的 大小降序排列，對排序后的豐度序列進行顯著性分析，得到顯著性豐度的臨界值，然后根據(jù)預設的顯著 性豐度閾值進行判斷組成該像元的稀疏表示端元子集；最后采用豐度約束的最小二乘法再次進行混合像 元分解，將結果作為最終的混合像元分解結果。本發(fā)明可以得到更為稀疏和準確的像元表示端元

本發(fā)明公開了一種光學元件支撐參數(shù)的確定方法，該方法具體為：確定保證面形精度的最少支撐點數(shù)為最優(yōu)支撐點數(shù)，并計算支撐點的理想支撐力；依據(jù)理想支撐力定義多個不同支撐力波動水平，計算不同支撐力水平下隨機支撐力引起的鏡片面形變化；統(tǒng)計并檢驗鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，建立不同支撐力水平與光學元件成像質量的映射關系；根據(jù)質量控制標準，確定支撐力的波動范圍。本發(fā)明基于蒙特卡洛方法，解析不均勻支撐力作用下鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，分析不同隨機支撐力水平對光學元件成像質量的影響，從而確定合理的支撐力波動范圍，為光

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優(yōu)化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關知識與優(yōu)化規(guī)則形成權。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本實用新型涉及一種可擴展到較高泥沙濃度測量與試驗分析的裝置，包括水槽試驗系統(tǒng)、B 超成像 測量分析系統(tǒng)、超聲反射衰減系統(tǒng)；所述水槽試驗系統(tǒng)包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽內；所述超成像測量分析系統(tǒng)包括 B 超探頭、信號線、B 超儀和計算機，B 超探頭通過信號線與 B 超儀相連接，B 超儀通過連接線與計算機連接；所述超聲反射衰減系統(tǒng)包括反射裝置和用于固定 B 超探 頭在反射裝置正上方的固定裝置，所述固定裝置設置在反射裝置上。本實用新型裝置具有較廣泛的適用 性，解決了水中泥沙濃度過高而導致含沙量無法通過 B 超成像測量問題。 

本發(fā)明提供了一種基于曲面擬合的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應特性分析方法，本發(fā)明綜合考慮了電 力系統(tǒng)初始運行方式及故障形式、故障位置對觀測節(jié)點動態(tài)頻率特性的改變和影響，并將節(jié)點動態(tài)頻率 響應特性擬合為多變量的空間曲面形式，采用離線仿真方式提取有限的節(jié)點動態(tài)頻率響應特性仿真值擬 合狀態(tài)曲面；同時采用節(jié)點動態(tài)頻率響應特性仿真值對曲面進行校核和修正，使得節(jié)點動態(tài)頻率響應特 性在任意狀態(tài)下均為曲面上一個對應的矢量點。本發(fā)明的計算快速性、簡便性及準確性均有了本質性提 高，適用于頻率響應快過程的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應特性分析。 

本發(fā)明公開了一種面向“雙高”電力系統(tǒng)的最低慣量需求分析方法，由高比例可再生能源發(fā)電和高比例電力電子設備介入所導致的“雙高”特性降低了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的慣量水平以及調頻能力，為實現(xiàn)慣量需求分析與受端電網頻率穩(wěn)定指標要求精準匹配，本發(fā)明公開了一種計入系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分虛擬慣量控制和下垂控制的頻率響應模型，并設計了反向調節(jié)“雙高”電力系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分的虛擬慣量控制參數(shù)，提出了系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分未來建設規(guī)劃方法。本發(fā)明內容能夠有效確定“雙高”電力系統(tǒng)在滿足慣量安全條件下的最低慣量需求，為調控受端電網的慣量水平提供決策支持，從而提高新型電力系統(tǒng)運行的安全性、可靠性。

本技術以巖體工程地質力學和巖體水力學理論為指導，采用五圖—雙系數(shù)法對底板突水危險性進行綜合評價，通過理論分析、室內試驗、現(xiàn)場測試和模擬計算，系統(tǒng)地開展注漿前后工作面底板水文地質與工程地質特征研究，揭示注漿前、后工作面底板采動變形破壞特征的差異性，為注漿改造底板突水預測和評價提供技術支撐，為承壓水體上煤炭資源安全高效開采提供地質保障。 （1）采用五圖—雙系數(shù)法對井田 6 煤底板突水危險性進行了預評價，反映了深部水平煤層底板的水害威脅程度，為礦井防治水工程設計與實施提供了依據(jù)； （2）采用巖石物理力學實驗、巖石質量指標統(tǒng)計、巖石試件波速測試和原位波速測試等多種方法，研究了注漿前后底板巖體結構的差異性，給出了注漿前后底板巖體的強度值； （3）建立了注漿前原始底板、厚度增加底板、強度增加底板、強度厚度均增加底板、含套管底板等 5 種不同的底板模型，模擬注漿前后各種狀態(tài)的底板結構類型的采動效應，獲得了各種模型的底板采動效應特征，揭示了工作面底板巖體結構改造的效果以及采動效應的巖體結構控制作用； （4）采用孔間電阻率 CT 法對注漿后底板采動效應進行了監(jiān)測，獲得了注漿后底板巖層的破壞特征，揭示了底板巖層破壞具有分帶性。

本書內容包括:熱彈性力學基礎;疊層梁;疊層板;疊層圓柱殼和球殼;疊層扁殼和深殼;壓電材料疊層結構.

與華為技術有限公司開展互聯(lián)網語義分析合作研究，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。該項目中的技術已經被華為公司用于大數(shù)據(jù)中的視頻分析，并且產生了良好的經濟效益。另外，與百度簽訂了“本體及知件技術構建醫(yī)療領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聯(lián)構建方法”，并且提出一種word embedding的方式挖掘非結構化數(shù)據(jù)中實體關系的方法，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驗、診療技能、技巧和訣竅，醫(yī)案包含的結構與關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上，經過“十五”國家科技攻關計劃 “基于信息挖掘技術的名老中醫(yī)臨床診療經驗及傳承方法研究”課題的深化，我們提出了基于語義網絡的中醫(yī)知識獲取技術，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，利用人工智能、中醫(yī)自然語言理解技術，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驗。系統(tǒng)以中醫(yī)基礎理論為知識源，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)律和臨證經驗，醫(yī)案分析結果可以用語義網絡、表格以及可視化的形式展現(xiàn)出來。 系統(tǒng)包括領域知識建模、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合，知識工程師可以利用領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；用戶可以瀏覽領域知識樹查找相關醫(yī)案，查看領域本體中的概念描述，并通過語義查詢接口進行語義查詢。將相關技術集成開發(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)療機構等行業(yè)。