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本發明公開了一種利用村落地標群識別定位建筑物的方法，其特征在于，包括如下步驟：（1）從衛星圖片中選取包括目標建筑物和村落群的正視影像圖，依據規劃好的航路，選取候選村落；（2）生成村落地標群參考圖，建立候選村落區域與目標建筑物之間的約束關系；（3）獲取一幀實時圖，對參考圖進行透視變換，建立候選村落的約束關系庫；（4）根據步驟（3）得到的約束關系庫，在實時圖中確定選定村落；（5）推算出目標建筑物在實時圖中的位置，初步定位

成果簡介：  1.平臺空間數據與電力巡檢業務數據的融合研究。通過WebGIS空間數據，將分布于區域內不同位置的變電站整合于電子地圖內，使得區域內所有被監控變電站的運行狀況通過電子地圖展現，實現對變電站群組的整體監控。與此同時，以此平臺為入口，通過對電子地圖進行縮放、平移、查詢等操作，實現對某一變電站定位，并通過進入智能巡檢機器人巡檢作業界面，了

該軟件把水庫原有孤立的子系統（水文自動測報子系統、洪水預報調度子系統、大壩安全監測自動化子系統、地下水監測自動化子系統、工業視頻監視子系統、閘門集中控制子系統、微波通信子系統、浸沒自動觀測子系統等）有機合理地組織起來，從信息采集、傳輸、儲存和處理、預測預報、評估到決策調度有機構成調度層的管理決策支持系統，最大限度的發揮已有子系統的作用，從而實現水庫的數字化、信息化和現代化。系統以“規范、先進、可靠、易用、集成、開放、實用、完備”和“結構化、模塊化、標準化”為建設原則，以 WEBGIS 為基礎平臺，采用 B/S 三層架構。客戶端全部使用瀏覽器，所有應用服務軟件和數據全部放在服務器端，服務器端系統采用多層分布應用模式，實現應用控制、業務邏輯、數據存取相分離的架構方案，為用戶提供可伸縮、易訪問、易管理的方法。系統采用 SOA 的架構思想，應用間是松耦合的、事件驅動的，數據交換標準采用 XML ，軟件接口采用 Web Service 技術。系統采用開放的、基于 J2EE 標準的設計方案，提供強大的服務器端 Java 技術支持，保證應用系統的跨平臺要求，支持 Unix 、 Linux 、 Windows 等多種操作系統。系統在滿足全局性與整體性要求的同時，能夠適應三維仿真和虛擬現實等未來技術發展和需求的變化，使系統能夠可持續發展。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據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化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優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據挖掘與機器學習算法：在數據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據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據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化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，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化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現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場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據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化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，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、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優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，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（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據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發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/加工誤差數據集，構建代理模型實現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于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據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估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現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合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

在二氧化碳綠色溶劑中低溫一步法實現納米金屬顆粒的控制性合成；2. 合成后直接得到大量的固體催化劑，無需高溫高壓，無需使用任何的有機或無機溶劑；3 . 生物質固體廢物碳中性是可再生的低碳能源，實現生物質廢物能源化的價值；4. 液體燃料高選擇性（接近100%）高產率合成。

本發明公開了一種變頻空調負荷群的一致性控制方法，如下：給出領導智能體變頻空調的溫度改變量并采用一致性算法將其傳遞給其他智能體變頻空調；判斷修改后的溫度是否超過預設溫度區間，若超過則將溫度設為預設溫度區間上限或下限，若未超過則直接設為修改后的溫度；計算變頻空調溫度下應該保持的壓縮機頻率并得出其功率；計算變頻空調群目標功率與實際功率的差值，若其絕對值小于允許誤差值則結束，若其不小于允許誤差值則根據該差值修正領導智能體變頻空調的溫度改變量并重復上述步驟。本發明提出的一種變頻空調負荷群的一致性控制策略，充分

交通堵塞已為我國城市所面臨的嚴峻問題，有效的交通信號控制系統可以經濟高效 地提高交叉口及其網絡容量。本系統基于國家重點基礎研究規劃（973）項目、國家高 新技術發展（863）計劃項目和國家自然科學基金課題，針對中國交通流的實際情況， 提出了基于交叉口群協調的交通流動態協調控制技術與系統，根據實際交通問題動態地 將強關聯交叉口加以組合進行協調優化，利用網絡資源解決節點交通問題，提高了協調 控制的針對性和實效性。該技術還將行人過街協調控制、公交優先協調控制，以及快速 路進出口匝道控制等技術有機整合，為城市信號優化提供整體的解決方案與系統。其成 果已分別在杭州城區、丁橋區以及常州、張家港、太倉等地交警部門推廣應用。 

本發明公開了一種對地面建筑群遙感圖像頻譜特性約束的去噪方法和系統，其特征在于，包括：從地面建筑群遙感圖像庫中獲取地面建筑群目標參考圖像，對該參考圖像進行傅里葉變換得到幅頻譜，對其幅頻譜結果進行閾值分割、腐蝕、和膨脹操作，以獲取地面建筑群目標頻譜二值模板，高速飛行器飛行獲取地面建筑群目標實時圖像，對該實時圖像進行傅里葉變換得到頻譜，利用獲取的地面建筑群目標頻譜二值模板對實時圖像的頻譜進行頻域濾波處理，再進行傅里葉逆

一種防止水電站群持續性破壞的發電方案生成方法，包括如下步驟:(1)確定優化目標和約束條件， 建立水電站優化調度模型;(2)考慮水文預報的不確定性及預報流量的轉化;(3)計算各個時段的潛在 出力;(4)確定發電限制規則的形式;(5)采用優化算法得到優化發電限制規則和發電方案集合;(6) 建立評價指標體系評價優選調度結果。其優點在于:本發明使得發電過程的連續性和最小程度的破壞， 進而提供一種簡單通用的發電限制調度規則來指導水電站優化運行。本發明充分考慮水文預報誤差對調 度結果的影響，同時采用能量形式得到優化發電限制調度規則，為決策者提供更為準確的決策依據。