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。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

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。

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。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

本成果在四川省广汉市、什邡市、绵竹市、德阳市旌阳区、云南省红河县和禄劝县山等多个地区的应用单位产生了显著的经济效益。在地理信息系统和自然灾害监测等领域的应用发挥了重要的作用。

本发明公开了一种基于单摄像头的太阳跟踪定位装置与方法,该装置包括数字信号处理芯片、舵机、摄像头和视频解码器。该方法包括舵机控制摄像头定位、图像信息采集和图像信息处理步骤。本发明实时采集太阳方位图像信息并得到太阳的精确方位,系统精确度高,稳定可靠,抗干扰能力强,适合于那些跟踪精度要求较高,设备性能要求较稳定的太阳能聚光发电系统使用。

提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

基于无线网络的AGV全智能物流系统是通过AGV的组网、物流管理及多信息的融合来达 到行驶路线易于更改、多AGV多路线进行协作的功能，较之以往的物流系统是通过相应的传 感器识别标志物，从而获知行驶的路线，更加自动化与智能化。本系统主要运用的技术有多信 息融合技术、视觉导引技术、无线通讯技术、最短路径规划技术等。 该系统具有的创新性如下： (1) 多信息融合：将非接触式IC卡应用于AGV系统，可以提供必要的导航信息，对视觉信 息的不足进行补充。其作为一种可读写的数字化传感器，可以对小车前方的轨迹进行预报，增 强小车运动的智能性； (2) 预测学习导航模型：本项目中视觉导航所采用的是根据AGV的位置及摄像机视野建立 预测模型，在行驶的情况下以模糊控制的方法来对AGV的运行状态进行控制，并在运行过程 中不断学习，不断地修正模型中的参数，使其更精确地导航。 (3) 多路况的智能识别：可以对特定的路况进行识别，包括弯道，十字，分叉等；可以支 持虚线和实线两种识别方式。 (4) 物流管理调度：上位服务器可以实时地对AGV进行监视和控制，如果AGVS根据某种 需要，要求改变进度表，则可以很方便地重新安排小车路线。 (5) 网络无缝连接优化：本项目中基于传统的无缝链接技术之上，提出一种优化模型可以 改善AGV在网络间隔区域的通信问题。 基于无线网络的AGV全智能物流系统中的AGV额定负载能力为3~4000kg、最大速度：直 线36m/min，转弯25m/min、工作速度：直线30m/min，转弯20m/min、其自动导航精度达到 ±10mm，停车精度达到±5mm。因此本物流系统能够很好的满足日常仓储物流、流水线物料 搬运的要求，且精确性与实用性更高。

成果描述：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。与同类成果相比的优势分析：国内领先