1 成果简介屋面雨水排水系统对于大型工业厂房、体育馆、展览馆、候机楼等跨度大、结构复杂的屋面来说是非常重要的安全设施系统。其功能是依靠水流自身的重力或水流在管道内流动时产生的负压抽吸力将降雨产生的屋面积水安全、快速的排放到市政雨水管道内，避免发生雨水通过天窗翻入建筑物内以及地面冒水等现象。 与现有的屋面排水系统相比，“改进型虹吸流雨水排水系统”结合我国的实际情况， 采用了更先进的设计原理、理论和方法， 因此具有优异的排水能力、 自清洁能力、经济性和可靠性。 建国初期，我国的屋面雨水排水系统主要参考前苏联的设计方法，工程建设中完全采用重力式屋面雨水排水系统，导致 20 世纪 50 年代屋面雨水在全国范围内引发了很多问题，造成重大损失。 20 世纪 60 年代初期开始，由清华大学和机械工业部设计研究总院等单位合作，清华大学王继明教授主持开始研究屋面雨水排水系统的设计及计算，研究组采用了掺气水流等更合理的理论，经过两个阶段的研究，研究成果于 1988 年编入《建筑给水排水设计规范》GBJ 15-88，经过 20 年的实践验证， 取得了非常满意的应用效果。 近年来，研究组在应用经验的基础上，进一步深入分析，完善了原有的研究成果，得到了更具应用价值的屋面雨水排水系统设计计算方法及“改进型虹吸流雨水排水系统”。本成果获得 1996 年教育部科技成果三等奖。 这是是我国自主开发的、具有里程碑意义的大型屋面雨水排水系统。 目前，我国处于社会主义建设的新时期，工业、运输、娱乐、体育、民用等事业的发展极大的促进了大型建筑的建设，安全可靠的屋面雨水排水系统具有广阔的市场前景和价值。2 应用说明“改进型虹吸流雨水排水系统” 由清华大学等单位结合国内具体情况经过长年试验研究、验证获得，属于自主开发产品。主要由以下部分组成：“改进型虹吸流雨水排水系统”设计程序、雨水排水系统（包括雨水斗、连接管、悬吊梁、立管、固定件、排气装置）、施工要求和规定等。 应用时主要通过设计程序确定出专门雨水斗的位置、个数、悬吊梁的高度等关键参数，然后由建筑单位进行施工。施工过程要满足相应的要求和规定。3 效益分析针对屋面雨水排水量 72 L/s，屋面雨水天沟长度 60m，且排水管材为焊接钢管的初始条件，分别采用现有屋面排水系统和“改进型虹吸流雨水排水系统” 进行排除，结果显“改进型虹吸流雨水排水系统”建设材料消耗最少，建设成本比现有屋面雨水排水系统节省 30%以上。

电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,简称ECT）通过传感器获得管道截面上各电极对电容，重建出截面介电常数分布。在管道上布置上下游两个ECT传感器则构成了双截面ECT系统。流体流过ECT的两个成像截面，会得到具有时间差（渡越时间）的两组图像。利用互相关算法从两组图像中提取成像截面不同位置的渡越时间可以得到成像截面的速度分布。进一步，可以从速度分布和图像灰度中提取体积流量，实现多相流的流动过程在线监测和多参数测量。

 在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。       通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。       进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。 

发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。

本发明提出一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法，包括：采集原始数据，划分训练集和测试集，并进行预处理；构建动态自适应小波网络，按奇偶索引对原始信号进行分解，得到近似系数和细节系数；进行插值上采样处理，保留原始尺寸，再对近似系数实例归一化，将其作为振动信号的频域特征；构建双向门控时空特征融合器，通过多头门控机制动态更新水平和垂直隐藏状态，捕捉输入的长期磨损趋势和局部瞬态特征；将两个模块的输出进行拼接，得到综合特征，进而得到刀具磨损的分类结果；通过训练集和测试集验证模型性能，得到最终的刀具磨损分类模型。本发明能更有效地识别磨损状态，为刀具维护提供有力支持。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   现代服务业安全服务支撑平台层次结构 成果内容：研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术，研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”，构建一个安全、稳定、可靠的网络环境，解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题，适用于各类复杂网络环境，易于向云计算架构移植，同时支持移动终端接入的解决方案。 现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统，并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 预期成果收益：需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化，更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算，重点针对企事业单位的安全环境，以每套30万或者安全检测服务费计算，预期在达到年销售600万的销售收入。

分布式光纤传感网络系统是一种融合传感、控制等功能的网络系统。光纤传感器通过改变的各种特性，比如波长、相位、强度等，来实现对外界物理量的传感。同时光纤又是一种很好的通信媒介，因此可以很好的同光纤传感网络系统融合。该网络系统具有抗电磁干扰，可靠性高，远距离分布式监测等特点，具有广阔的应用价值和市场前景。 　　电子科学与工程学院光子学与光通信研究室早在上世纪八十年代中便开始了光纤传感器的研究工作，九五期间又承接了国家重点科技攻关项目"光纤工业控制网络系统"的研制任务。多年来潜心攻关，埋头研究，成功的研制了多模光纤光栅、长周期光纤光栅，各类光纤传感器件（包括微弱力传感器，光纤温度传感器等）以及光纤工业控制网络系统，各项成果通过国家、部省级科技成果鉴定，达到国际先进水平，取得多项自主知识产权。 　　该成果进一步加速了我国在光纤传感以及光纤工业控制网络系统领域的发展，为发展全光传感控制网络奠定了基础，广泛用于工业控制、管道监控以及周界安防等领域。