本发明提出了多态聚类的概念，并公开了一种时序网络与时序 数据的多态聚类分析方法。多态聚类是一种针对时序网络或时序数据， 以多种标准作为相似性度量指标的聚类分析方法，包括以下步骤：首 先，如果处理对象为时序数据，则只对时序数据加工成特定的形式， 而如果处理对象为时序网络，则通过谱映射的方法把时序网络映射为 特定形式的时序数据。其次建立此时序数据的多态向量，最后，对多 态向量采用改进的同步化聚类方法聚类得到多态聚类结果。

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

可有效用于对CPS进行系统建模、属性规约和属性验证。

本发明公开了一种用于相干解调的 FPGA 时序优化方法。所述 FPGA 时序优化方法包括对 FPGA 进行流水线设计；判断是否存在总 延时超过延时阈值δ的路径；判断目标路径中逻辑延时与布线延时的 比值 k 是否大于等于延时比例阈值ε；将所述目标路径对应算法模块 中的算法设置为穷举法，并将该算法模块所有可能的计算结果存储于 只读存储器中；重新设置 FPGA 的最大扇出直至所有路径总延时的最 大值小于等于延时阈值δ。本发明通过逻辑优化的方法，从而解决了 有反馈或者迭代运算而不能使用流水线设计进行优化的问

本发明公开了一种分布式时序触发控制系统，包括多个时序控 制器和将其连接成树形网络的光纤；还包括一个触发输入，一个时钟输入和一个急停输入；每个时序控制器的所有输出都可以向其他设备 提供时钟或触发，或者连接到其他的时序控制器的时钟或触发输入。 若仅使用时序触发的功能，而无需精确时钟同步时，可以只将一个节 点的触发输出和另一个节点的触发输入连接起来，无需连接时钟信号。 本发明采用树形网络和光纤实现了分布式系统结构，减小电磁干扰的 影响，减小了布线难度；可以向大型物理实验装置提供高精度的时序 触发以及时钟信

本发明公开了一种基于时序相对变化量的广域测量系统错误数 据判别方法，属于电网系统错误数据判别领域；现有的相量测量单位 (PMU)对于 GPS 的高度依赖和对数据通道品质的严格要求，存在 PMU 采集的数据频频出现数据错误、数据丢失等问题；本发明的方法通过 对比的时序相对变化量变化趋势矩阵与预定义好的 WAMS 错误数据 时序相对变化量矩阵策略表，来判别数据错误与否，该方法能够快速 判断数据的正确性，减小基于 WAMS 的电网故障智能诊断与事故处理 辅助决策系统的误报率，有助于提高电力系统安全稳定运行

本发明公开了一种基于电网的时序建设安全稳定的评估方法， 包括步骤：获取任意一个时序建设方案中的原始数据，根据时序建设 方案中的建设时序和原始数据确定规划水平年中各中间建设年所对应 的电网网架结构；计算时序建设方案中各个电网网架结构系统的稳定裕度；根据稳定裕度计算时序建设方案中的稳定期望值；重复上述步 骤获得多个时序建设方案中的稳定期望值，并将多个稳定期望值进行 比较，稳定期望值最大所对应的时序建设方案即为安全稳定性最好的 时序建设方案。本发明考虑了大电网时序建设中初始年、中间建设年、 目标年电网的稳

一种药物可控时序释放的含多种药物的磷酸钙骨水泥粉末，由长期释放药物与磷酸钙骨水泥粉末中的一种成分沉淀共混后，再通过高分子包裹得到包裹物粉末；然后将包裹物粉末与磷酸钙骨水泥粉末中的其它磷酸钙成分以及前期释放药物直接混合制得，或者将包裹物粉末与前期释放药物与磷酸钙骨水泥粉末中的另一种成分的沉淀共混物粉末及磷酸钙骨水泥粉末中的其它成分一起混合制得。该粉末可适合于骨缺损的填充与修复，而且所携载的前期释放和长期释放药物药物，可在骨缺损局部不同时序释放联合给药，并通过协同作用，增强疗效，促进骨愈合，提高临床骨缺损填充和修复的成功率，同时可降低药物对机体所产生的副作用，满足临床对骨填充修复材料的需求。

1.采用“智能识别，无需额外定位技术”，印刷要求低，使用方便 本系统采用国内目前最先进的“智能识别”技术，答卷设计无需增加额外的定位点、定位线或同步头，也不需要以答题区域的边框、转角等作为定位识别符，确保了不因答题区域的线框偏移、变形、模糊或断线等因素影响扫描识别的稳定性及准确率。且系统中设置了自动识别偏移、折角检测、双页进纸等。 2.试卷纸张适应性好，支持超薄、加长纸扫描 本系统支持使用50克以上普通纸，以复印、速印或胶印方式双面印制答卷，2010年安徽中考各科试卷在本系统中均顺利通过扫描。 3.支持任意答题卷或答题卡的扫描、阅卷 由于采用了“智能识别”技术，本系统可做到在预先不知答题卡设计的情况下对任意答题卡或答题卷的顺利扫描和阅卷工作。2010年安徽中考阅卷成功使用本系统即是很好的例证。 4.互联网阅卷优势明显 本系统支持A4、A3及不规则尺寸的答卷扫描识，且A3答题卡在200dpi分辨率下，其双面扫描的影象文件容量不大于250K，这就确保了在当前互联网带宽不是很宽的情况下依然能够流畅的进行互联网阅卷；本系统不仅支持在局域网、广域网或互联网上进行阅卷，并且提供B/S和C/S结构的可选系统，具有支持通过互联网实现教师在家里阅卷或跨地区学校联考远程网上阅卷功能； 5.分布式设计，轻松实现联考 本系统采用C/S结构，支持分点联合阅卷功能，可以轻松实现与其他同样应用本系统的兄弟单位一起进行联考阅卷。 6.答卷扫描与考生考号、客观题涂点识别同步完成，无须行进行二次识别操作 本系统在答卷扫描的同时即完成客观题答案的准确识别，当扫描完成时，客观题的识别工作即全部完成，有利于及时发现扫描过程中出现的异常情况，便于及时进行查错和纠错操作。如果采用严格定位技术设计的产品，扫描与识别分二次进行，先扫描后识别。 7.答题卷设计灵活，支持多种统计与分析 本系统支持单选、多选的客观题任意混排，不限制客观题答案选项的数量（原则上不少于26个）以及不限制答案的组合方式，同时支持客观题的题目和涂点混排。 本系统也支持主客观题部分的选做题（M选N，M≥N，如2选1、3选2等）评卷及数据处理功能，即系统可以自动识别选做的标识并进行处理；同一大题的不同选题应可以交由不同分组的老师独立评阅；且支持公共答题区域和8字码（七段码）识别，以最节省纸张的方式实现选项较多的选做题。 支持A、B卷的答题卡及常用条形码考生考号的自动识别，同时支持题卡合一和题卡分离的模式。 本系统支持评卷题目按照题组分组阅卷以及统计分析功能，从而实现对文综、理综中单个科目（如：政治、历史、物理、化学等）分科单独统计分析。 8.系统适应性强、容错性好 支持试卷印刷异常的特殊情况处理功能，确保在出现例如：试卷页码漏印、试卷印刷有倾斜、客观题涂点印刷不完整、试卷有小幅褶皱等情况下的正常扫描识别功能。 9.可实现与主流高速扫描仪的无缝对接 本系统设计使用底层协议实现与当前主流的高速扫描仪无缝对接，采用本系统不需要增加额外的图形加速卡，即可实现对答卷的扫描识别速度不低于扫描仪的标称值，实时性达到100%（即：正确识别的答卷扫描识别量 ≧ 扫描仪标称速度 X 实际扫描时间）。 10.支持典型试卷、电子化批注，便于课堂讲评 支持在试卷上做类似于人工阅卷评卷给分的给分标记，在标记时完成登分；试卷评阅的痕迹能以图像的方式保存在计算机系统中，并与阅卷过程中的标记及得分进行合成生成电子图像。 在评卷过程中对典型试卷可随时作标记，阅卷完成后方便调阅，使课堂讲解更直观、生动。