★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 系统包含管理端与家长端，教师与家长可以通过两个端口实现互动与资源共享，教师端含有特教教师管理、学员档案管理、特殊障碍鉴别、综合评估管理、特教训练管理、综合报告管理、特教资源管理、系统管理等八大功能模块；家长端含有首页、综合评估、评估报告查询、特教训练方案、特教资源查询、学员综合信息等六大功能模块。 软件具体功能： 1.建档功能，包含学生的25项基本信息记录；涉及家庭成员、家庭成员关系、孩子在家中的活动情况、居住条件、居住环境、社区设施等家庭生活情况记录；涉及家族遗传史、出生史等身体发育情况纪录；涉及婴幼儿阶段、幼儿园经历、小学经历、中学经历等内容的个人成长经历记录；涉及语言沟通能力、情绪反应、认知能力、注意状态、学习动机学习品质、学习习惯、学习参与、人际交往、个性特点、生活自理能力、行动能力、异常行为表现等心理行为特征的记录；涉及班级气氛、人际关系等内容的班级学习环境记录。具备学员档案审核功能，经过审核后的档案内容，家长在家长端只能查阅，不能再进行修改。 2.障碍类型鉴别功能：包含孤独症、视觉障碍、听觉障碍、智力障碍等九种特殊障碍类型的鉴别知识，具体含有障碍类型的定义、行为特征与诊断鉴别标准，无论是障碍类型还是鉴别资料均设置为开放式端口，教师可随时添加与修改。 3.综合评估功能：以学期为周期，可对学生进行感觉统合发展、学习障碍筛查、孤独症筛查、多元智能等多方面的评估，含有包括自闭症评估工具、儿童多动症诊断测验工具、症状自评量表、瑞文渐进测量、儿童行为量表、社会生活适应能力评定量表、感觉统合评量工具等通用评估项目12项。评估完成后系统可自动生成综合分析报告，以WORD格式导出打印，并且平台为开放式端口设计，教师可根据实际需要随时添加新的评估项目。 4.提供训练方案：系统包含 300多种训练活动方案，含有图文式的方案介绍，教师可以针对学生的障碍类型或者训练的主题查询适合的训练活动，障碍类型分为孤独症、视觉障碍、听觉障碍、注意力多动障碍、情感障碍、学习障碍、言语和语言障碍、智力障碍、肢体残疾等9项，训练主题分为语言、社会交往、思维、自我意识、音乐、空间感、注意力、记忆力等13项。系统提供训练计划编辑与训练记录功能，完整记录学生的训练过程。 5.综合报告：系统可以自动生成包含学生档案信息、评估报告、综合分析报告、训练计划、训练记录的整体案例报告，可以WORD格式导出并打印。每一项评估可提供原始分查询功能，便于教师进行更深入的分析。 6.评估记录周期：按照学期进行评估管理，方便教师进行阶段式总结与效果评估。 7.资源管理：提供影视、书籍、案例、音乐等6大类600多项特教学习资源。格式涉及音频、视频与图文等。开放式端口，教师可根据需要自行添加资源。 8.家长参与：家长通过家长端可以全程参与学生建档、评估与训练，密切家庭与学校的合作。 9.数据保密、自动转介功能：出于咨询的保密原则，每位使用软件的教师拥有自己独立的登录账号，登陆后只可查阅自己的案例资料，不可查阅其他教师的相关案例。 包含： （1）光盘1张。 （2）加密狗1个。 （3）说明书1份。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

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.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本项目研发一种基于国际先进的微环流分析技术的原位水质监测系统，体积小，成本低，试剂损耗量较小，维护周期长。基于此仪器进行高密度水质监测网络的搭建，并通过无线技术将水质监测网络的数据上传到服务器，通过算法对数据进行分析，完成快速、准确的污染溯源，为水域污染的进一步防、治提供一种实时、有效的手段。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。