本发明提供了一种基于曲面拟合的电力系统节点动态频率响应特性分析方法，本发明综合考虑了电 力系统初始运行方式及故障形式、故障位置对观测节点动态频率特性的改变和影响，并将节点动态频率 响应特性拟合为多变量的空间曲面形式，采用离线仿真方式提取有限的节点动态频率响应特性仿真值拟 合状态曲面；同时采用节点动态频率响应特性仿真值对曲面进行校核和修正，使得节点动态频率响应特 性在任意状态下均为曲面上一个对应的矢量点。本发明的计算快速性、简便性及准确性均有了本质性提 高，适用于频率响应快过程的电力系统节点动态频率响应特性分析。 

1、双光子超分辨荧光分析仪及试剂研发人才； 2、特定蛋白免疫分析仪及试剂研发人才； 3、化学发光分析仪及试剂研发人员。

产品详细介绍产品简介：　　 MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统适用于测量活体小鼠及其他小动物体内全组分的台式核磁共振成像分析仪，可快速、无损准确的测量动物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，进行脂肪分布研究。　　MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统（动物脂肪/代谢测量仪），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技术。不同组织中H质子含量以及H质子的弛豫时间均有一定的差异，可通过核磁共振信号强度与弛豫时间差异，用特定的信号处理与算法将脂肪、水分、瘦肉含量快速的区分开来。该方法可在小动物清醒状态下完成测试，测试过程对动物没有伤害，可对同一动物模型进行长期持续研究，排除个体差异影响。该仪器可用于从事糖尿病、肥胖症、代谢研究和营养学的科研机构、相应的大学和制药公司。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：40mm；应用领域：1、肥胖研究2、糖尿病3、营养学研究4、药理学5、骨质疏松症6、心脏病学等研究仪器优势与功能：1、脂肪含量测定2、瘦肉含量测定3、自由水含量测定4、脂肪分布成像5、几分钟内检测全身的肌肉、脂肪和水分含量6、适合不同体位的测试，放样对测试无影响7、永磁体，无维护费用，使用成本低8、适用于裸鼠、小鼠和大鼠9、测试过程无损伤，对动物无风险10、动物可在清醒状态下测试，无需麻醉，测试过程简单应用案例一：快速测定老鼠脂肪，瘦肉含量应用案例二：脂肪分布-核磁共振成像测试应用软件注：仪器外观如有变动，以产品技术资料为准。

产品详细介绍SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统（多功能种子分析仪）1、货物名称：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统2、主要用途：SC-G型自动种子考种分析及千粒重仪系统是根据图像识别原理来实现自动分析的。目标照明模式可在背光和普通日光之间切换。可用于各类农作物实粒种子（谷粒、玉米、小麦、油菜籽等）的精确考种、各类粮库的虫口计数分析，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，可兼做表面光滑的昆虫计数或虫卵计数（如：米象、蚜虫、蚕卵、鱼籽等），以及被当作种子净度工作台用于种子净度检验。内置支持网上在线升级的模块。3、主要技术指标：★ 500万像素分辨率的彩色数码拍摄仪，及超薄的背光光源板，具有相机画面畸变、背光板均匀性的自动矫正特性，有效减小尺寸测量误差。拍照分析的种粒直径1～20mm。稻种的实粒与秕谷需经风选，再分别计数分析。能大批量自动分析成像后的种粒图片。★ 全自动数粒速度：1200～20000粒/分钟，数粒误差≤±0.1~0.4%，极少监视修正即达100%正确。全自动千粒重分析的精度误差：≤±0.5%。适用于各类农作物实粒种子的自动精确考种、各类粮库的虫口自动计数，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，显示和输出计数结果。★ 具有对被分析目标颜色、形状进行自学习和再学习，并实现自动分类的特性，以及品种比对特性。能自动测出各类粘连种粒的每粒粒形参数（长、宽、长宽比、面积、等效直径、周长等），并排序输出。分析过程为全程电脑控制，高效、准确、简便易用，真正一键式操作，鼠标一点，结果即现。具有被测样本条码、电子天平RS232重量数据的自动输入接口。辅助删补：用鼠标选择增加/删除，或直接用鼠标在屏上手工计数，以确保100%正确目标区的个性化计数：对工作区视野中任选范围或矩形范围内的计数。分析数据导出：分析图像结果可保存，自动形成总报表，统计分析结果能输出至Excel表，以及，以及按宽度、长度、面积等输出的排列图和测量图。4 供货基本配置：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统 数量 备注SC-G型自动考种分析及千粒重软件系统及电子版简明手册 1张 光盘，3年免费升级软件锁 1个 1年保换、2年保修SC-G型自动考种分析及千粒重系统软件质量三包卡 1张 光盘电子文档中USB2.0接口的拍摄仪（彩色500万像素） 1台 非人为损坏，质保1年超薄的背光光源板（A4工作台板） 1个 非人为损坏，质保1年带RS232通讯接口的量程220g电子天平（精度1mg） 1台 生产厂家质保1年RS232接口通讯传输线 1条 非人为损坏，质保1年种粒成像盘、种粒收纳小盘 各1个 注：本技术标书中打★款项必须响应，否则为重大偏离5. 推荐电脑配置（需另配，由投标的经销商在当地找供应商）品牌一体机电脑（酷睿双核CPU / 4G内存/1G显存/ 500G硬盘 / 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，Windows 10完整专业版或完整旗舰版）

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。