在DCS与实时信息集成系统的基础上，实时智能故障诊断与专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的DCS系统进行集成，实现信息管理的智能化。实时智能故障诊断与专家系统实现从已有的DCS通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行监督、诊断和预报。主要内容：通讯网关：DCS数据高速公路和IFDES通过网关交换数据和信息。数据处理：从DCS、PLC和传感器送来的数据进行预处理，如数据工程化，数据转换和压缩。知识库：存放专家知识，用于工况监督、故障诊断、事故预报、提供在线操作指导；采用多种智能处理方法及软测量技术用于炼油生产过程的专家系统知识库的构建。推理系统：集成了前向推理机和反向推理机等，操作经验和事故教训将用于指导问题的解决。多媒体显示及操作手册的开发。与综合自动化平台集成。技术优势：1、 系统驱动器和数据处理器2、 数据库和服务器3、 IFDES专家系统4、 超媒体显示系统5、 IFDES与实时数据库接口的实现位号显示与趋势图模块  应用实例：已在炼油厂加氢裂解装置、烯烃厂锅炉装置等现场成功投运  投资规模及设备需求：  硬件环境（机型及CPU、内存、硬盘容量）：机型：运行Microsoft Windows操作系统；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；内存：512M及以上；硬盘：80G及以上。  软件环境（操作系统、支持软件的名称及版本号）：操作系统：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服务器：Microsoft IIS；数据库：Oracle 8.0以上；开发工具：Microsoft .Net Framework 1.1。实时智能监测与故障诊断专家系统软件（IFDES）  经济效益分析：本系统采用一系列先进的技术与开发集成手段。系统设计合理，使用方便，人机界面友好、开发周期短、扩充与二次开发便捷。性能价格比较高。它是低成本推广应用计算机及新技术的一次成功的尝试。使管理操作人员加强了工艺管理，及时捕捉到了装置运行过程中的事故隐患，确保了整个装置始终能处于高负荷、长周期稳定运行。使企业在最经济的成本下，产生最大的效益，减少事故的发生、原材的浪费与对环境的污染。经济与社会效益显著。

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

鬼臼毒素（Podophylltoxin，PT）及相关木脂素是一类具有显著细胞毒性的天然活性物质。 其生物活性主要表现为抗肿瘤、抗病毒等，但是由于其毒性太大，限制了其直接作为药物来使用。为此，对鬼臼毒素进行了大量的结构修饰，得到了许多活性化合物，其中上世纪七十年代中期开发的Etoposide（VP-16）和 Teniposide（VM-26）及九十年代中期推出的Etopophos（VP-16 的前药）都作为临床一线抗肿瘤药物，广泛用于小细胞肺癌、非何杰氏病、急性单核

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.