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一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法( IDSSIM ) ,该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制,将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD *挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体,并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学 2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法( IDSSIM ) ,该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制,将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD *挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体,并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学 2021-04-11
流域(区域)控制断面污染物来源解析与决策支持服务
流域模型 GWLF 平台介绍:通用流域污染负荷模型(简称 GWLF 模型)是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式 流域模型算法,主要用于在中尺度流域(几百~万 km2 左右)模拟水文 及污染物负荷通量,可以提供逐月的模拟结果并对关键断面(如国家、 省级考核断面,跨区域(跨行政区)分界断面,生态补偿断面)污染 源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水 资源管理部门所能提供的数据类型相匹配,保证了该模型在我国流域 管理中的适用性和可达性,为流域尺度或区域尺度(一般市级行政区 域大小为几百~万 km2)水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠 支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模 型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件,得出时 图 1:南开大学国家环境保护 城市空气颗粒物污染防治重点实验 室“颗粒物来源解析及污染防治技 术研究与应用”城市分布图空差异分析结果,为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建 议。
南开大学 2021-04-11
流域(区域)控制断面污染物来源解析与决策支持服务
流域模型 GWLF 平台介绍:通用流域污染负荷模型(简称 GWLF模型)是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式流域模型算法,主要用于在中尺度流域(几百~万 km2 左右)模拟水文及污染物负荷通量,可以提供逐月的模拟结果并对关键断面(如国家、省级考核断面,跨区域(跨行政区)分界断面,生态补偿断面)污染源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水资源管理部门所能提供的数据类型相匹配,保证了该模型在我国流域管理中的适用性和可达性,为流域尺度或区域尺度(一般市级行政区域大小为几百~万 km2)水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件,得出时空差异分析结果,为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建议。
南开大学 2021-02-01
流域(区域)水环境污染物空间分布评估与决策支持服务
项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域,成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析,并设置敏感断面(松花江流域的同江断面,新安江流域的跨省断面--街口断面)进行溯源分析,能够为流域(区域)水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:(1)污染源空间解析:进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等,由于监测站点只能评价静态的理化指标,SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等,通过监测数据追溯污染来源,分析来自不同污染源的污染量和比例,有针对性地对水质进行控制和管理,找出污染贡献最大的区域加以治理,实现投入产出的效益最大化; (2)面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计:利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况,有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题,通过对流域整体水质状况的预测分析,找出水质较差河段,进而有效优化监测站点的空间设置,为水环境质量达标提供支持。 (3)面向敏感区(达标断面)的削减措施优化:例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等,作为考核或评估断面进行污染物传输分析,分析上游各子流域对其污染贡献大小,甄别污染贡献最大的区域,优化管理措施的设置。
南开大学 2021-04-11
流域(区域)水环境污染物空间分布评估与决策支持服务
本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。
南开大学 2021-02-01
国务院办公厅智能化综合决策支持系统
该系统结合国情,综合应用计算机技术和经济分析理论与方法,实现综合信息管理、智能化文本查询、经济运行监测、评价与比较分析、投入产出分析及辅助政策性文件等决策支持功能。采用集成化技术实现数据信息的综合管理与应用,提出和完善优化、仿真、预测、政策文件一致性判断等方法和模型技术,并应用于实际系统中。
大连理工大学 2021-04-13
临床长时程心电智能诊断平台
基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来,众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入,所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测,弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中,基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统,将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来,实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立,利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查,可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 
清华大学 2021-04-11
面向工业系统智能优化与决策的边缘计算平台
同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维,深度融合物联网、大数据、人工智能等技术,设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计,结合迁移学习、演化计算等智能技术,构建了可持续学习的通用网络进化框架,针对不同应用场景,通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习,可实现边缘侧模型定制与部署,全面感知系统动态,自适应环境与工况变化,实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化,显著降低运行成本,提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项,面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域,在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用,平均节能达30%,经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制,实现了多目标联合优化的在线智能监控系统,年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制,系统能效提升一倍,年平均节电36.9%。
同济大学 2021-04-11
流域(区域)水环境污染物空间分布评估与决策支持服 务
本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。
南开大学 2021-04-13
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