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网络化制造系统模式及网络化制造平台的 研究开发及应用
一、成果简介 1、本项目属网络化制造领域，是先进制造技术、计算机网络技术和现代管理技术等学科的交叉领域。获得了2006年度国家教育部科技进步一等奖。 2 项目主要科技成果如下： （1）在国内首次建立了网络化制造系统模式库。该模式库包括面向独立企业、面向企业集团、面向区域、面向行业、面向企业动态联盟等五大类网络化制造系统模式，每类模式包括体系结构、实施方案、软件集成接口、运行模式和实施案例。其中创新性和效益比较突出的两类模式是： ● 在国内
重庆大学
2021-04-14
重汽王牌 CDW 系列纯电动专用汽车关键技术研究及应用
在汽车产品面临“电动化， 智能化， 网联化” 发展的产业升级换代浪潮中， 团队研究人员积极联系相关企业开展产学研合作研究。在与中国重汽栠团成都王牌商用车
西华大学
2021-04-14
新型高分子纳滤膜技术在农村水处理中的应用研究
本项目拟通过建立复合纳滤膜多层结构的协同设计方法，丰富复合纳滤膜制备的理论基础，提升纳滤膜的分离性能，形成一批具有自主知识产权的高性能纳滤膜制备技术，并实现规模化生产，促进纳滤膜分离技术的广泛应用。
南京工业大学
2021-01-12
长大公路隧道前馈式通风系统及隧道机电智能监控技术研究
在国内首次长大高等级公路隧道内的机电设备控制智能化、组态化、综合化和网络化技术，是部分领域国际领先、总体具有国际先进水平的高水平研究。以智能通风控制为主体，可解决大幅度降低隧道营运通风的电力耗费与车辆在隧道内安全行驶及预防重大火灾发生的一系列技术难题。以具体工程为依托，研究成果直接在依托研究工程的设计施工中应用，进行工程示范后可在大范围推广。
西南交通大学
2021-04-13
基于人体组织区别性特征表示的低剂量CT成像相关算法
申请人自2002年8月开始在医学低剂量CT图像成像、处理等方向开展学习和研究工作，从理论探索和应用拓展两个方面同时开展科学研究，先后提出了“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”，“基于大尺度平均的低剂量CT图像后处理”，“基于深度学习的低剂量CT成像”等一系列创新算法，其中“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”算法已通过专利形式转让到国内龙头大型医疗设备商上海联影医疗设备有限公司，目前已经在其即将推出的最新的U780 CT机上得到了应用。
东南大学
2021-04-11
一种面向超光谱数据库的小波去噪算法
本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，属于超光谱数据的处理方法，用于对带有噪 声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习 过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性，快速的选择适合超光谱数据库绝大多数 光谱曲线的小波降噪参数，然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的 针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数，提高了降噪的效果，提高光谱匹配 的准确率。
武汉大学
2021-04-13
基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法
本发明公开了一种基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法。构建湖泊三维水动力-水温-水质模型，将湖泊离散成若干网格单元，并对网格采用 Arakawa-C 模式布置变量，基于分裂算法将湖泊三维水动力-水温-水质模型中各算子按照其物理波动过程的波频快慢特性进行分类，对低频慢过程算子采用显式处理，对高频快过程算子采用隐式处理，运用分裂算法分步离散求解模型，得到湖泊水域内不同位置和时间的三维流场、水温和水质指标浓度。本发明提出的基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法能较准确地反映湖
华中科技大学
2021-04-14
一种基于模糊 PI 算法的微电网并网逆变器的控制方法
本发明公开了一种基于模糊 PI 算法的微电网并网逆变器的控制 方法。该方法包括：（1）采样当前电网电压、当前并网逆变器的输出 电流和当前滤波器的电容电流；（2）确定并网电流指令值；（3）调 整 PI 控制器的比例系数和积分系数；（4）通过修正后的 PI 控制器得 到滤波器的电容电流指令值；（5）通过 P 控制器得到并网逆变器的输出电压指令值；（6）产生控制信号控制并网逆变器开关管的通断，在 并网逆变器的功率输出端产生期望的输出电压；（7）重复（1）～（6）， 使并网逆变器的输出电流始终跟踪指令值。本
华中科技大学
2021-04-14
一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法
本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。
复旦大学
2021-01-12
基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学
2021-04-13