该发明公开了一种基于双库协同机制的 KDD* 新系统 , 该系统是在 KDD 技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，从而用基础知识库去制约与驱动 KDD 的挖掘过程，改变 KDD 固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 KDD 而言的一个开放的、优化的扩体。双库协同机制的引入，使得 KDD 在功能上得到了进一步的完善和提高 , 并诱发出若干新的结构模型，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。

本技术成果重点通过研究开放式数据交互技术，在基础数据支撑平台层面解决异构交通数据一致性描 述、跨平台交互等问题；通过研究城市路网多粒度运行状态分析技术，在交通状态感知与分析层面解决大 规模路网交通运行状态多粒度获取等问题；通过实施中心城市交通状态感知与分析集成系统开发与实证测 试，实现面向交通管理与出行的多目标多层级交通运行状态评价。

已有样品/n罗非鱼的品质评价与加工技术研究。　　成果简介：本成果分析与评价湖北、广东两地区罗非鱼的营养、挥发性成分的差异，研究暂养阶段的营养、成分的变化及干燥条件下的营养、感官特性；在营养、质地、风味的理论基础上，利用现代先进的食品加工技术开发出营养、安全、方便的即食食品—风味罗非鱼片，实现罗非鱼加工与高效利用的目标。　　应用前景：本成果丰富了罗非鱼的产品形式，满足人们对健康食品的要求，改善罗非鱼的贸易结构、开拓国内市场，促进罗非鱼产业的发展都具有重要的意义。可以全国范围内推广应用。

独自拥有。

项目简介专家系统是指在指定焦炭质量和成本的前提下， 根据单种煤的质量和价格及生产成本， 借助于专家知识的规则模型和解析的数学模型进行综合集成， 实现配煤比的定量计算和优化决策， 并从知识库中检索出多种能满足该焦炭质量指标和成本要求的配煤方案， 以便生产技术管理人员根据实际情况进行选择， 进而发出指令给配煤系统， 配煤系统接受指令后， 通过传感器控制配煤槽的给料量以达到实时控制配煤比的目的。 该技术已在宝钢、 攀钢等焦化厂使用。成熟程度已在宝钢、 攀钢使用。

一、 项目简介为解决复杂工程优化设计等问题，研发智能优化技术及软件进行工程建模与优化设计，可以应用于电子、通信等诸多领域。面向复杂大数据信息，研发智能数据挖掘技术可以发掘潜在规律和感兴趣的信息，为工业、农业、国防、金融和证券等诸多行业服务。本项目在国家和省市等基金资助下开展的，率先研发出石油测井智能数据挖掘系统；在无线通信、智能天线、半导体器件仿真等领域取得满意的优化设计效果。二、 项目技术成熟程度在Windows环境下开发出《智能数据挖掘系统（1.0版本）》，并获得国家软件著作专利权；现已开始应用在石油测井、无线通信与智能天线等领域，效果显著。如图1至图3所示。三、 技术指标本项目研发的软件系统在 Windows系统和VC++平台下进行，还能嵌入Matlab等工具箱进行工作。并具有界面友好、可视化程度高、扩展性强等特点。四、 市场前景对于各种复杂工程问题的建模与优化是非常重要的；面向各行各业的大数据进行数据挖掘，为决策服务更是势在必行。本课题正是解决这些问题，其应用前景广阔。五、 规模与投资需求本项目适用于各行各业，主要研发专用软件系统，研发成本较低（约5-10万元）。六、 效益分析本项目主要应用于各类复杂工程问题的建模与优化设计，以及各行各业的大数据挖掘，其经济效益是相当可观的。七、 合作方式双方协商，可以采取转让、合作、技术指导或其他形式。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）联系人：夏克文；地址：（300401）天津市北辰区 河北工业大学信息工程学院；Email：kwxia@sina.com；电话：022-60435739九、高清成果图片2-3张图1为系统主界面；图2是测井解释应用；图3是天线波束形成。图1 智能数据挖掘系统主界面图2(a) 某油井测井数据200%比例读取的测井图图2(b) 基于支持向量机（SVM）的测井解释图3 基于智能优化算法的波束形成方向图

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

成果简介：LJParser 大数据搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要， 融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开 发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API 可以无缝地 融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容 Windows，Linux， Android， Maemo5, FreeBSD 等不同操作系统

在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。