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鲜切果蔬加工消毒液在线测控装置
鲜切蔬菜(fresh-cut vegetables)又叫半加工蔬菜、是以新鲜蔬菜为原料，经清洗、去皮、切割、修整、包装等加工过程，再经冷藏、运输而进入超市、冷柜销售的即食蔬菜制品。它具有品质新鲜、食用方便、营养丰富、清洁卫生等特点。新鲜的蔬菜切割后存在许多问题，由于受到机械损伤而使营养物质流出，由于失去表皮保护常更容易被微生物侵染而腐败变质，从而影响其品质和货架期。 本项目研制的鲜切蔬菜加工消毒液在线测控装置，可应用于中央厨房鲜切加工蔬菜流水线生产需要的清洗消毒液浓度的在线检测和自动控制。
上海理工大学
2021-04-13
一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法
本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。
北京科技大学
2021-04-11
一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法
本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按 以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和 特征指数，并形成判别表达式。进而采用 Fisher 判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征 指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类 结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将 数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提 供了更准确的切换机制。
武汉大学
2021-04-13
基于大数据分析技术小于胎龄儿的预测与干预模型
北京工业大学
2021-04-14
电供暖智能控制系统
技术成熟度：技术突破
本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。
成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。
图1 设备实物图
图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院
2025-05-19
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。
电子科技大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
金铅锌矿体定位预测技术
金铅锌等金属矿体往往厚度变化大、不稳定而在勘探阶段难于精确控制，同时随着资源危机矿山的增多，深部找矿越来越受到重视。因此，许多矿山急需开展坑道之间和坑道之下深部矿体定位预测工作以扩大资源储量。该项成果是在凤县三台山金矿、凤县银母寺铅矿矿等矿体定位预测研究的基础上形成的技术成果，曾获陕西省科学技术进步二等奖。目前该项成果已经在陕西省部分金属矿山得到推广应用，并取得了良好的应用效果。
西安科技大学
2021-04-11
矿区瓦斯灾害的预测及防治措施
项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。
西安科技大学
2021-04-11