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1、自然語(yǔ)言處理，文本信息提取算法。 2、政策知識(shí)圖譜、企業(yè)知識(shí)圖譜。

本發(fā)明提供了一種基于仿射攝動(dòng)的區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)能量響應(yīng)預(yù)示方法，建立各子系統(tǒng)的確定性結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)能量控制方程，進(jìn)而引入?yún)^(qū)間因素，獲取區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的區(qū)間統(tǒng)計(jì)能量控制方程，設(shè)定不確定性參數(shù)的區(qū)間參數(shù)，基于仿射攝動(dòng)算法得到各區(qū)間變量的仿射區(qū)間表達(dá)式，設(shè)定各變量的攝動(dòng)分析表達(dá)式，進(jìn)而基于區(qū)間仿射算法的運(yùn)算法則，推導(dǎo)得到考慮區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的子系統(tǒng)區(qū)間能量表達(dá)式，給定初始邊界參數(shù)和求解頻率后，計(jì)算得到區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的區(qū)間能量響應(yīng)。通過(guò)本發(fā)明方法使得區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)區(qū)間能量響應(yīng)的區(qū)間寬度大大縮小、區(qū)間能量響應(yīng)的預(yù)示精度大大提高，從而可以更加精確地評(píng)估區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的高頻動(dòng)力學(xué)特性，具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明涉及一種基于免疫遺傳算法的模塊化多電平變換器的調(diào)制方法，對(duì)模塊化多電平變換器的優(yōu)化控 制方面的問(wèn)題進(jìn)行研究，優(yōu)化目標(biāo)為模塊化多電平變換器的輸出電流波形最優(yōu)，本發(fā)明結(jié)合模塊化多電平變 換器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和輸出特性，采用各相上橋臂投入子模塊的數(shù)目表示工作狀態(tài)，對(duì)模塊化多電平的工作狀態(tài) 進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)編碼操作，注入疫苗，親和度計(jì)算，濃度計(jì)算，免疫選擇，交叉操作，變異操作，倒位操作， 經(jīng)過(guò)多次迭代收斂后得到優(yōu)化后的模塊化多電平變換器的輸出電壓階梯波。

本發(fā)明屬于銑削加工相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開(kāi)了一種五軸加工軌 跡中刀具圓環(huán)體向三角片的邊投影的算法，其包括以下步驟:(1)判斷 刀具圓環(huán)體向三角片的邊投影的特殊情況，若存在特殊情況，則轉(zhuǎn)至 步驟(5)，否則轉(zhuǎn)至步驟(2);(2)根據(jù)第一幾何約束條件來(lái)確定初始迭代 角度;(3)基于第二幾何約束條件及第三幾何約束條件來(lái)計(jì)算及離散初 始迭代角度區(qū)域，以確定較優(yōu)初始迭代角度;(4)基于第二幾何約束條 件及第三幾何約束條件，采用割線法搜索最優(yōu)角度，若成功則轉(zhuǎn)至步 驟(5)，否則結(jié)束;(5)依據(jù)搜索到的所述最優(yōu)角度計(jì)

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對(duì)飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國(guó)際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長(zhǎng)春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評(píng)述。博士生蒲國(guó)慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說(shuō)：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對(duì)應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過(guò)程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來(lái)，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過(guò)諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的前沿應(yīng)用需要對(duì)飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對(duì)激光器多個(gè)參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過(guò)對(duì)飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別，結(jié)合智能算法對(duì)激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識(shí)別。低速時(shí)域采樣無(wú)法識(shí)別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識(shí)別飛秒脈沖積分光譜但無(wú)法識(shí)別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無(wú)法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖?？刂骗h(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過(guò)時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識(shí)別飛秒脈沖對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對(duì)飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無(wú)法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過(guò)程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過(guò)程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動(dòng)力學(xué)過(guò)程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)理提供新視角。 圖說(shuō)：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會(huì)主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開(kāi)拓了研究鎖模動(dòng)力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過(guò)去六年來(lái)一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問(wèn)題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國(guó)家自然科學(xué)基金（61575122）的支持?！禠ight: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評(píng)述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問(wèn)題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。

1.管理類人才，有豐富的機(jī)械行業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)；2.技術(shù)人才，精通視覺(jué)算法、程序編寫(xiě)和視覺(jué)應(yīng)用的高級(jí)人才1-3人。3.精通機(jī)器人和AGV整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的高級(jí)人才1-3人