随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

该项技术针对汽车底盘关键零部件，结合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真，获取其在多种工况下的载荷谱，通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象，在保证其整车性能的前提下，结合载荷对其进行合理的拓扑优化，达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。1、技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广；（2）缩短研发周期，减少研发经费；（3）同时兼顾车辆操

该成果基于快速组网的轨道交通建设的工程背景，从能量的角度来研究结构地震反应和损伤水平，采用多种软件平台建立轨道交通列车-无砟轨道-大跨斜拉桥系统计算模型，进行大量计算，分析断层地震效应对轨道交通桥梁系统动力响应及桥梁服役性能的影响。提出了适合高轨道交通桥梁隔震支座的计算方法，并给出定量化的计算公式。将数值分析与既有试验研究相验证对比，评估灾后桥梁服役性能与行车安全性之间的关系。

研究内容： 本项目率先采用生物技术、动态超高压微射流、膜分离和 柱层析联用技术对豆渣进行高值化， 综合制备生理活性强强的大豆多糖和 不可溶性膳食纤维产品，具有显著的提高机体免疫力、降血脂、清除自由 基、预防结肠癌、调节肠道菌群平衡等生理功能。 应用前景 ：该成果采用了可行、可信的生产加工工艺对江西省丰富的 豆渣废弃资源实施综合开发，实现了资源变废为宝，为豆渣的高值话化找 到一条新的出路，本项目的开发可提

成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。

本发明公开了一种评价降相关算法效果的方法，首先通过对原始协方差阵进行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，选择 L 矩阵作为规约基计算原始协方差阵的长度缺陷。其次，对原始协方差阵进行降相关，然后得 到降相关后的协方差阵，再对其进行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同样利用分解后的 LZ矩阵计算其长 度缺陷，计算方法简单且顾及了矩阵维数。最后，降相关前的长度缺陷和降相关后的长度缺陷进行做差，得 到的数值越大，表明降相关效果越好。该方法可以有效的评价降相关效果，同时长度缺陷考虑了协方差阵的 维数问题，且计算简单，克服了耗时等问题。从而有效的提高了评价方法的稳定性和实时性。 

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

项目简介： 本项目是通过跨学科合作，开展在化学领域应用电子学新技术的 研究。 大多数化学实验室采用传统的加热方法，即利用传导的方式加热。 微波/超声波相结合的技术与传统加热方法相比具有很多优点，可以大大降低加热时间，省溶剂(可较常规方法少 50％～90％)、节约能源、 减少废物的产生，同时可以提高回收率和提取物的纯度。另一方面利 于环境保护，无污染，属于绿色工程，它是一种具有广阔发展前途的 新技术。 微波/超声波复合智能化系统可应用于合成化学、药物有效成分 的提取及分析样品预处理领域，设计并研制出新型微波和超声波相结 合的复合多功能智能化仪器装置，研究其对化学反应、药物提取及环 境污染物萃取的促进作用，为合成化学、药物有效成分的提取及分析 样品预处理提供了新的实验手段和方法。 本项目成果可为加大环境污染物的监测的力度，使其样品分析摆 脱耗费大量的有毒的有机试剂，程序繁琐，工作量大的现况，为其分 析样品预处理，拓展一种高效的实验手段和方法。如对加标土壤样品 （土壤样品中的多溴代联苯醚）进行复合萃取，分别采用微波辅助萃 取、超声波辅助萃取、微波－超声波复合萃取方法，得到的实验数据 是：在相同萃取 20 分钟时间内，使用微波辅助萃取和超声波辅助萃 取，其萃取效率分别为 42－75％、45－86％而采用微波－超声波复合 萃取体系时萃取效率则可提高到 92－114％。和常规的索氏提取相比， 微波－超声波复合萃取使用的溶剂量降至原来的 10％左右，萃取时 间降低至原来的 5％左右。可见复合萃取对萃取效率有较大的增强效 果。这一实验结果预示着：本项目成果推广应用，进一步完善，可为 分析样品预处理提供一种新的高效的实验手段和方法。另外，对兔疫 球蛋白 lgG 生物制品等的灭菌也开始进行有益的应用探讨，受到相关 企业的关注。 技术指标及特色： 1. 样机技术性能：◆微波功率从 0～1000W 连续可调，微波频率 f=2450MHz； ◆温度范围：室温～300 度； ◆研制出 38KHz 超声波发射系统，功率从 0 至满负荷连续可调， 在控温系统中超声波功率也随之改变； ◆消解/萃取瓶体积：50～1000 毫升。 2.专利申请七项。 3. 三项技术创新为产业化与拓展应用领城打下基础： （1）将微波场与超声波场两种不同性质的场施加于同一反应物 体，充分发挥各自的长处、协同作用，为在化学、生物以及医学领域 的应用研究提供了新的实验手段和方法，在课题中解决了超声波高效 耦合问题； （2）实现了微波/超声波协同作用下反应物的控温算法，采用可 扩展标记语言 XML 来存储和表示模糊控制算法，并用面向对象的设 计思想结合 C++对该算法进行了实现，利用 Labview（图形化编程语 言）可视化技术建立良好的人机界面； （3）具有在线实时检测和显示微波泄漏量，当超过国家标准时， 自动切断系统的电源，保证操作人员的安全。 微波/超声波复合智能化管道流动式反应装置已完成小试，正在 进行中试研究。

成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准，是国内移动Web中间件的技术开拓者，实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品，处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础，掌握了多项跨平台适配技术，先后将平台产品适配到上百款手机终端，覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统，产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型，并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。