本发明公开了一种基于差分熵和结构相似性的图像编码质量预测方法，包括步骤：步骤 1，获取样本图 像序列中各样本图像的图像差分熵及不同压缩倍数下的图像结构相似性；步骤 2，基于步骤 1 获取的数据， 采用线性拟合方式构建不同压缩倍数下图像差分熵与图像结构相似性间的线性关系，即图像编码质量预测模 型；步骤 3，根据待预测图像的图像差分熵，采用图像编码质量预测模型即可获得待预测图像在不同压缩倍 数下的图像结构相似性。本发明简单，高效，无需消耗较大的硬件

本发明公开了一种压入硬度预测材料单轴本构关系的方法，在具有压头加载单元、变形检出单元和数据处理单元构成的压入硬度检测系统中，压头加载单元采用不同外形压头压入被测材料，变形检出单元检测出被测材料相应的变形并输入到数据处理单元以获得预测材料的本构参数E、σy、n，通过简单的压入硬度预测材料单轴本构关系，以实现材料和在役结构件的单轴本构关系的便携测量。

本发明公开了一种双凸极永磁同步电机的新型模型直接转矩预 测控制方法，具体为：采集双凸极永磁同步电机的定子电流和转子角 速度；分别在八组逆变器开关矢量信号下，结合定子电流和转子角速 度，依据八种开关状态下电流变化量及微分量与电压和电流之间的约 束关系，预测出每种逆变器开关矢量下一时刻的电机输出电流；基于 直接转矩控制理论，进一步预测每种逆变器开关矢量下一时刻的机转 矩和电机磁链；以转矩和磁链波动总量最小为目标，合理选择出相关 电压矢量，实时控制逆变器工作。本发明能够有效降低开关频率及损 耗，并减小电机

本发明公开了一种双凸极永磁同步电机（DSPM）的电流控制方 法，包括如下步骤：得到八组逆变器开关矢量信号；在当前时刻 k， 在每一组逆变器开关矢量信号下，预测下一时刻 k+1 的 p 相定子电流 其中，p 表示电机 A、B 和 C 相；在每一组逆变器开关矢量信号下， 根 据得到 d 轴和 q 轴的电流预测值；在每一组逆变器开关矢量 信 号 下 ， 计 算 下 一 时 刻 k+1 的 d 轴 预 测 电 流 误 差 选取转矩波动和磁链波动总量最小时的 开关矢量信号作为逆变器开关的驱动信号，实时控制逆变

本发明公开了一种适用于盾构机的失效预测与诊断控制方法， 其包括以下步骤：(1)分析盾构机的失效机理；(2)建立盾构机的失效故 ·1093· 障树模型，同时确定各个系统构件之间的失效逻辑关系；(3)根据建立 的失效故障树模型，将故障门向离散时间贝叶斯网络转化以得到与失 效故障树模型相对应的盾构机失效的离散贝叶斯网络；(4)采用贝叶斯 网络的正向推理技术及后验概率对盾构机进行失效预测及风险诊断控 制。

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明涉及显示技术与人机交互交叉领域，提供基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统，其中方法包括：步骤一、采集原始图像集，针对每一原始图像，运用生成对抗网络模型将输入的随机序列转换为增强素材，再将增强素材和原始图像按预设比例融合，获得若干新图像；步骤二、采集生理特征和物理特征，获得训练样本；步骤三、基于堆叠集成框架训练多模态融合模型；步骤四、输入测试数据，获得视觉舒适度预测结果。本发明旨在解决平板显示视觉舒适度预测领域高质量标注样本稀缺、单一模态分析耦合关系缺失、场景适配性差的问题。

成果描述：拥有独立的自主知识产权，采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4，以水中的氧为产物提供氧源，可以实现原位除杂，不受磷铁的原料来源限制；采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料，通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4，避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题，不存在知识产权纠纷，将废物循环利用与能源材料耦合起来，节能环保，从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品，磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理，在原料的供应和价格方面都非常稳定；通过工艺控制和反应原料的组合，可以将反应产生的CO2等副产物循环利用，实现零排放的绿色清洁工艺；将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合，添加剂在后续的反应中既可以起保护作用，又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用，能够极大提高正极材料的导电性能；采用的工艺路线容易控制，工艺稳定性好，容易实现大批量生产。市场前景分析：本项目产品专门提供给各种电动车（包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等）、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料，特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源，磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点，备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的，这些也正是动力电池最重要的技术指标，而且循环稳定性好，1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸，穿刺不爆炸。在未来几年内，磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上，尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。与同类成果相比的优势分析：1．FePO4基本参数：纯度≥97%，粒度≤1μm，而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数： 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能： 克容量>130mAh/g 测试条件：1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件：纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V