我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

项目成果/简介:成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。

本发明提供一种变压器有载分接开关的参数测试方法及装置，该方法包括获取变压器有载分接开关的交流电压波形以及过渡电流波形；通过对过渡电流波形进行派克变换，计算电流幅值，根据电流幅值变化数据通过离线辨识算法，判定变压器有载分接开关切换过程各阶段，得出相应的过渡时间，计算变压器有载分接开关过渡电阻瞬时值。本发明通过对交流过渡电流信号进行派克变换，并设计离线辨识算法，准确计算出过渡电阻瞬时值，作为变压器有载分接开关是否正常的判据。保障了变压器有载分接开关的安全使用。与传统的交流测试法相比较，本发明能够准确辨识有载分接开关过渡过程各个阶段并计算出过渡电阻值，误差小，符合国家电力行业标准。

本发明涉及航天技术领域，旨在提供轻型无冲击可重复利用的热刀式锁紧释放装置及控制方法。该轻型无冲击可重复利用的热刀式锁紧释放装置包括热刀、热刀支座、限位装置、碳纤维薄壁杆件和组合捆绳；该控制方法包括步骤：对展开机构进行初始捆绑；利用预应力施加装置将组合捆绳套在展开机构的外表面上，剪断初始捆绑的绳子；调节组合捆绳的长度，取下预紧好的展开机构，并将热刀的两根导线，都连接到小卫星的电源上；解锁展开机构时，向热刀供电实现解锁。本发明的热刀体积小、质量轻，能在很小的电压和电流下，很短时间内熔断3mm迪尼玛绳，从而实现展开机构的解锁，整个过程无冲击、无污染、可靠性高、可重复利用。

碳纳米管海绵材料具有轻质、柔性、抗腐蚀、耐高温等特点。微观上具有三维多孔结构，能够承受大应变的反复压缩而不坍塌，同时，碳纳米管互相搭接形成高导电的三维网络。这种综合的优良力学和电学性能使得碳纳米管海绵在功能复合材料、吸附过滤等领域具有广阔的应用前景。近年来，随着社会对清洁、可再生能源的日趋重视，各种能量转换和存储器件的研究如火如荼。

成纤维细胞生长因子(FGF)调节人体发育的过程,以旁分泌或内分泌的方式调控血管形成,损伤修复,胚胎发育和代谢调控等一系列重要生理病理过程.FGF用于烧伤创面及慢性溃疡创面治疗已经有新药上市应用.最近发现的以内分泌方式调控胆汁酸,葡萄糖和磷酸盐平衡的FGF19亚家族将拓展FGF家族的新功能.综述FGF在创伤修复,糖尿病,低磷血症等疾病治疗中的应用,以及FGF受体抑制剂作为抗肿瘤药物的研究进展,探讨FGF在中国的基础与应用研究进展.

成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。 针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。 成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。 技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。 市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。 社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。