高校科技成果尽在科转云

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。

项目开展的背景及意义 当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展； 有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量； 有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标； 有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。  

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

本发明公开了一种矩形口径三角网格平面阵列天线的方向图数值优化方法，首先根据天线发射频率、阵列口径尺寸和阵列单元间距等系统参数建立矩形口径三角网格分布的阵列单元布局；根据用户指定的波束指向角度确定每个单元的相位加权；然后设定幅度加权优化矢量，并初始化幅度加权优化矢量矩阵，采用差分进化算法对幅度加权优化矢量矩阵进行迭代数值优化，直到最佳优化矢量的适应度值低于设定阈值。本发明很好地解决了矩形口径三角网格平面阵列的数值优化问题，可快速优化出所需的幅度加权矩阵，使阵列二维方向图上的副瓣电平和零陷电平等特征满足指标。

本发明公开了一种多用户 MIMO 广播信道在混合 CSI 下的自 由度优化方法，包括：(1)根据静态接收器组的信道参数 Hs 设计预编 码矩阵 W，<img file=""DDA0000731125240000011.GIF"" wi=""380"" he=""87""/>(2)通过静态接收器的目标信号 d和预编码矩阵W 获得静态 接收器组的编码信号 Xs，<img file=""DDA0000731125240000013.GIF"" wi=""534"" he=""88""/> 其 中 xi ＝ Wdi ∈ CK × 1 ， <img file=""DDA0000731125240000014.GIF"" wi=""501"" he=""85""/>(3) 对 动态用户的目标信号 Xd 和静态接收器组的编码信号 Xs 进行格拉斯曼 -欧氏叠乘，得到叠乘信号<img file=""DDA0000731125240000012.GIF"" wi=""364"" he=""142""/>基站发送此叠乘信号；(4)各用户对接收信号进 行解码。本发明方法对于动态用户来说，叠乘并不改变它与基站间的通信，就好像没有静态用户存在一样，其自由度是没有变化的；对于 静态用户来说，基站发送叠乘信号时，可以让它获得额外的自由度增 益。

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

本申请公开了一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检 测优化方法，属于含风机的配电网安全稳定研究领域。现有技术中， 都没有考虑风速的不确定性，并且网络中的负荷处于波动状态，与风 速结合起来，增加了不确定性因素的维度，本申请基于快速解耦法和 鲁棒优化理论，通过确定风速和负荷的波动范围，提出了鲁棒优化方 法，该方法不仅可以实现在风速和负荷不确定下的单点风机准入研究， 还可以计算多点接入时组合风机的容量。 

本发明公开了基于粒子群优化的心电信号自适应非局部均值降噪方法，包括以下步骤：(1)对原始心电信号进行非局部均值滤波，得到滤波结果；(2)采用粒子群算法对每一信号点 i 自适应确定非局部均值滤波方法中的两个关键参数，即衰减参数和搜索窗口；(3)利用自适应确定的上述两个参数，对原始心电信号进行非局部均值滤波，获得最终的降噪信号。

本成果来自国家科技计划项目，为获得发明专利授权的专利成果（ZL201210004700.X）。该成果可应用于新一代视频监控、视频通信等领域。