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液压无级转向技术和液压复合无级转向技术
从履带车辆的无级转向技术的发展来看，液压无级及液压复合无级转向是上世纪70至80年代发展的具有代表性的新技术。世界各国发展的新型和改进型军用履带车辆的传动装置上，几乎全部采用了这类新型的无级转向机构。在民用工程车辆上也逐渐开始采用。 可实现履带车辆无级转向功能。 主要技术指标是: 车辆吨位:10～50吨；可匹配的发动机功率范围:50～600kW；输入转速范围:2000～3000r/min；传动效率:90%～93%。
北京理工大学
2021-04-13
一种基于单片机的电动自行车控制器
本实用新型公开了一种基于单片机的电动自行车控制器，包括单片机以及与单片机相连的逻辑电路、驱动电路、电源电路、调速电路、闸车电路、功能模块、显示模块；电源电路用于提供控制器内所需电压；调速电路用于将旋转调速转把时形成的转把信号发送至单片机；闸车电路用于将旋转刹车闸把时形成的闸把信号发送至单片机；功能模块包括分别与单片机相连的照明电路和喇叭；显示模块包括与单片机相连的数码管，用于显示测量转速。本实用新型实现了对电动自行车转速的智能化调节，不仅拥有对系统的短路保护、欠电压保护、过流保护等故障保护功能，而且
安徽建筑大学
2021-01-12
水液压技术在矿山支护中的应用
开展了煤矿单体液压支柱核心元件水液压三用阀的研究，分析了二级（多级）节流阀口对气蚀的抑制作用及适用范围，确定了各阀口优化设计准则，解决了由于水粘度低、润滑性差、汽化压力高等引发的一系列难题。研制了煤矿单体液压支柱水压三用阀，并得到应用。该方向申报发明专利 2 项，研究成果“煤矿单体液压支柱水压三用阀的应用研究” 荣获 2014 年安徽省科技进步三等奖。
安徽理工大学
2021-04-13
一种ＵＰＦＣ参与交直流系统直流闭锁故障后有功控制的方法
本发明公开了一种ＵＰＦＣ参与交直流系统直流闭锁故障后有功控制的方法，属于电力系统运行控制和调度的技术领域。本发明根据故障后预估的下一断面系统潮流调节ＵＰＦＣ所在支路的潮流以实现传输线路传输的有功恒定、传输线路送电端电压稳定的控制目标，防止故障扩大并使系统迅速恢复正常。
东南大学
2021-04-11
基于维基百科与文本的知识单元挖掘软件
成果描述：本软件面向文本，对知识单元关联关系进行挖掘，从而实现对海量数据信息的合理利用。现在已经能够根据文本挖掘出文本所含知识单元对的对应关系，实现了从海量信息中的知识关系提取。市场前景分析：随着计算机网络的迅速发展和日益普及，因特网上的信息以指数增长。信息时代带来了海量的数字化文本，日益积累的数据使得信息的获取越来越困难。人们的时间和精力是有限的，面对如此巨大的数字资源，无法从大量数据中迅速而准确地找到有用的信息，因而需要自动化的抽取工具，来帮助人们检索海量数据。与同类成果相比的优势分析：本软件相对于其他同类成果，自动化程度更高，挖掘关系的正确性有相对提高，对海量数据中知识单元关系的挖掘有很大的用处。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学
2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学
2021-04-11
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。
南开大学
2021-02-01
基于Hadoop云计算平台的海量数据挖掘研究与应用
本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台
中山大学
2021-04-10
大数据挖掘在植物表观遗传组学中的应用
近年随着测序技术的不断完善，生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识，是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手，探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据：通过比较单个突变体和多个野生型，鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域，进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度，揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。
南方科技大学
2021-04-13