本项目是新兴的自动化系统与计算机技术等多学科交叉领域前沿重大问题的研究，属人工智能、知识工程技术领域。早期专家系统中知识的自动获取与知识匮乏成为其瓶颈问题，一直制约着专家系统的发展。本项目找到了解决这一瓶颈问题的有效途径与方法，即用知识发现创新技术来实现知识的自动获取与解决知识匮乏这一难题；有望将专家系统的发展推向新阶段。 本项目提出了一种基于知识发现创新技术的专家系统，简记作ESKD， ESKD是将KDTICM与传统的专家系统相融合的结果,它以原创性理论KDTICM为贯穿,以动态知识库为主线,以全新的知识表示和获取方法为依托,构成了多层递阶的独特结构,很好地解决了传统专家系统中极为重要的“知识自动获取”与“知识匮乏”的瓶颈问题;成为新一代专家系统的基本概型(新分支学科)。 它具有多知识源、多知识融合、多抽象级等特征的全新总体架构、全新知识自动获取构件、全新动态知识库系统、全新推理机。(见图5)“科技时报”就“中国科学”发表的此文与产生的重要影响作了报道。ESKD促进与影响着基于KDTICM的其它智能系统新构造的形成。 ESKD全新的构造要素:1)知识获取源除书本知识、专家知识与经验、推理机制外,增加了数据库与知识库的知识源;并利用KDTICM自动获取知识,拓展了知识自动获取的新途径。2)构造了独特的基础知识库--衍生知识库--合成知识库--综合知识库--扩展知识库的动态知识库系统。3)集成了模糊、综合归纳、定性、基于案例等多种推理形式和方法。4)采用我们独立提出的基于语言场的知识表示方法,能够深层次的综合表达具有不确定性与定性描述特征的知识。5）结合了KDD*和KDK*的多项相关专利技术。 ESKD突显其技术先进与学科领域促进作用的根源，就是作为其理论基础的KDTICM(我们独立提出的基于内在认知机理的知识发现理论)及其载体（软件系统ICCKDSS）是原创性的与自主的。这一点由3项国际获奖及其评价书、国际著名科学家与国内5院士评价、10项国家发明专利(详见附件)、教育部鉴定、国内外著名刊物发表的论著等证实。

主要成果和创新点及应用情况如下：理论计算和试验分析确定了华能南京电厂320MW机组、哈尔滨第三发电厂600MW机组异常振动的主要轴系标高分布和载荷分配不合理，在国内首次从工程上证实了可倾瓦存在失稳的新理论，并通过标高调整等治理措施，彻底消除了这两台机组低频振动故障；改进了传统轴承载荷计算方法，首次提出了轴承载荷对任意轴承标高变化的灵敏度分析方法，并直接应用于现场机组的故障诊断和检修治理.

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7