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一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲器存儲有真實(shí)數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。◆項(xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產(chǎn)評估機(jī)構(gòu)“香港國際無形資產(chǎn)評估事務(wù)所”品過此專利無形資產(chǎn)價(jià)值72萬美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們設(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國家發(fā)明專利授權(quán)，申請?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫（文本庫、日志庫與結(jié)構(gòu)信息庫）與基礎(chǔ)知識庫的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識通過此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護(hù)方面，通過雙庫協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識庫去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識庫的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲器存儲有真實(shí)數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。

本發(fā)明公開了一種污泥活性炭的制備方法，包括以下步驟：將取自污水處理廠的剩余污泥干燥、粉碎并過篩后，通過熱解處理、氧化處理、氨化處理及甲基化處理得污泥活性炭；本發(fā)明還涉及按上述方法制得的污泥活性炭處理低濃度高氯酸鹽廢水的應(yīng)用。本發(fā)明制備方法簡單易行，成本低廉，制備的污泥活性炭吸附容量高，可重復(fù)利用，能有效處理低濃度高氯酸鹽溶液，吸附過程不會(huì)造成二次污染。

項(xiàng)目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種鰍科魚類苗種培育方法.本發(fā)明包括操作:在肥水池中培育用于投喂苗種的浮游生物,在苗種投放培育池前將所述肥水池上層水抽到所述培育池中,所述培育池在抽水之前內(nèi)部鋪上薄膜;按照180～220萬條/畝投放出膜后能夠平游的水花苗種;苗種下培育池3天后,用發(fā)酵餌料投喂;待苗種長到1cm,使用魚用粉末飼料以及由肥水池培育得到的所述浮游生物進(jìn)行投喂;待苗種長到1.5cm,使用蛋白質(zhì)含量為40～44wt%的魚用破碎型飼料進(jìn)行投喂;待苗種長到3cm,使用蛋白質(zhì)含量為33～37wt%的魚用破碎型飼料進(jìn)行投喂.通過本發(fā)明培育方法,苗種成活率達(dá)到40～60%.

該成果屬于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，通過智能識別商品的品類，能實(shí)現(xiàn)商品的自動(dòng)出入庫管理，商品定位，商品保管時(shí)間記錄，過期提前預(yù)警等，技術(shù)可以推廣到商品倉庫管理，家庭物品管理檢索等

本發(fā)明屬于機(jī)械切削刀具制造技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種TiSiTaN涂層刀具及其制備方法。該刀具基體材料為硬質(zhì)合金或高速鋼，采用多弧離子鍍+中頻磁控濺射的方法制備，其結(jié)構(gòu)為多層結(jié)構(gòu)，刀具表面為TiSiTaN涂層，TiSiTaN層與基體之間有TiSiN、TiN和Ti過渡層。該刀具表面的TiSiTaN涂層有著非常高的硬度和強(qiáng)度，Ta元素可以改善涂層的韌性，同時(shí)可以顯著提高涂層的抗氧化性能和熱穩(wěn)定性能。切削過程中TiSiTaN涂層能夠有效地提高刀具抗氧化和抗磨損能力，從而提高刀具壽命。該涂層刀具可廣泛應(yīng)用于干切削和難加工材料的切削加工。

本發(fā)明公開了一種風(fēng)浪互補(bǔ)液壓傳動(dòng)發(fā)電裝置及其控制方法。風(fēng)浪互補(bǔ)液壓傳動(dòng)發(fā)電裝置，包括風(fēng)能捕能裝置、波浪能捕能裝置，風(fēng)能捕能裝置的輸出管路連接并聯(lián)的第一變量液壓泵和第一液壓馬達(dá)，波浪能捕能裝置的輸出管路連接并聯(lián)的第二變量液壓泵和第二液壓馬達(dá)，單向閥A的輸出管路與單向閥B的輸出管路合并后連接第三液壓馬達(dá)，第三液壓馬達(dá)的輸出軸連接發(fā)電機(jī)，發(fā)電機(jī)的輸出軸連接負(fù)載；第一壓力傳感器、第二壓力傳感器、第三壓力傳感器采集的信號均傳輸給控制器，控制器發(fā)出第一變量液壓泵的排量控制信號以及第二變量液壓泵的排量控制信號。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)能捕能裝置液壓管路、波浪能捕能裝置液壓管路、負(fù)載液壓管路壓力的實(shí)時(shí)精確匹配。

本發(fā)明公開了一種自反饋垃圾信息過濾方法。

本發(fā)明首先將子塊的信道矩陣的所有列向量分別與接收符號向量做相關(guān)運(yùn)算，得到均衡符號。一方面，從均衡符號中取p個(gè)最大模平方所對應(yīng)的子載波為激活子載波候選集；另一方面，對所得的均衡符號進(jìn)行硬判，獲得硬判符號，該符號被視為對應(yīng)子載波的發(fā)送符號。最后，基于激活子載波候選集波構(gòu)成有效的激活子載波組合集，并通過一定的判決準(zhǔn)則從中選擇最可能的激活子載波組合和對應(yīng)的發(fā)送符號。本發(fā)明的信號檢測方法的復(fù)雜度不受信號調(diào)制階數(shù)的影響，且可以取得近ML的誤碼性能的信號檢測方法。

該方法對LTE高速場景下使用三個(gè)聯(lián)合檢測窗的ZC序列多用戶檢測方法進(jìn)行了改進(jìn)，首先選擇特定的ZC序列根序列號產(chǎn)生ZC序列，而特定的ZC序列根序列號可以使得多普勒環(huán)境下的相關(guān)峰值偏移集中在單個(gè)檢測窗可以檢測的范圍內(nèi)，這樣在檢測端就能夠利用單個(gè)檢測窗口進(jìn)行多用戶檢測，所以本發(fā)明能夠有效規(guī)避頻偏分散主窗口能量的劣勢，在高速度、高頻偏時(shí)依然有良好的性能。