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依托學(xué)校與煙臺(tái)拓偉智能科技股份有限公司聯(lián)合北京理工大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院電子所、北京京儀自動(dòng)化研究總院共建的煙臺(tái)智能技術(shù)應(yīng)用聯(lián)合創(chuàng)新研究院，開(kāi)發(fā)了系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能機(jī)器人產(chǎn)品和智能制造系統(tǒng)，其中“4-6自由度關(guān)節(jié)型工業(yè)機(jī)器人”可負(fù)載7kg-200kg；自主視覺(jué)引導(dǎo)+二維碼定位的AGV，兩輪差動(dòng)、麥克納姆輪全向，可負(fù)載20kg-2000kg。利用自主研發(fā)的全向無(wú)軌堆垛機(jī)、AGV、工業(yè)機(jī)器人等，在自主研發(fā)MES、車管調(diào)度、WMS系統(tǒng)監(jiān)控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車制動(dòng)油泵殼體智能制造系統(tǒng)”“智能精密鑄造工廠”等一批系統(tǒng)集成示范項(xiàng)目。 為服務(wù)煙臺(tái)蘋果產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，研究院制定了煙臺(tái)紅富士蘋果等級(jí)分選省級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，研發(fā)了無(wú)損傷智能分選與包裝及冷風(fēng)庫(kù)智能監(jiān)管系統(tǒng)、該系統(tǒng)包括智能信息采集與分級(jí)子系統(tǒng)、智能輸送調(diào)度子系統(tǒng)、蘋果排面子系統(tǒng)、機(jī)器人智能裝箱子系統(tǒng)，整線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)庫(kù)子系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用人工智能及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，有效結(jié)合近紅外光譜與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，完成蘋果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果和新的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)蘋果重新進(jìn)行分類分級(jí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，分選效率2個(gè)/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達(dá)到1個(gè)/秒。通過(guò)該系統(tǒng)，開(kāi)展蘋果大數(shù)據(jù)信息采集工作，建立種植-加工-儲(chǔ)存-銷售全鏈條標(biāo)準(zhǔn)化蘋果大數(shù)據(jù)綜合運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，現(xiàn)從蘋果單一價(jià)值到資源價(jià)值的跨越，從而促進(jìn)蘋果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，高質(zhì)量發(fā)展。

本系統(tǒng)包括溫室栽培優(yōu)化模型動(dòng)態(tài)仿真、專家系統(tǒng)集成與智能控制算法設(shè)計(jì)等三部分內(nèi)容。系統(tǒng)采用了基于知識(shí)的智能解決方案，系統(tǒng)的三個(gè)部分緊緊圍繞專家知識(shí)與智能，不僅構(gòu)成統(tǒng)一的整體又能分別獨(dú)立運(yùn)行。系統(tǒng)以大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒體技術(shù)，能提供病蟲(chóng)害在線預(yù)報(bào)，為溫室環(huán)境控制提供最佳環(huán)境條件，并能對(duì)溫室環(huán)境和作物生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)。

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 本項(xiàng)成果涉及新型疫苗的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過(guò)程中的抗原精準(zhǔn)設(shè)計(jì)。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設(shè)計(jì)。

高效利用大型燃煤火電機(jī)組的靈活深度調(diào)峰優(yōu)越性促進(jìn)更大規(guī)模可再生能源電力消納對(duì)構(gòu)建我國(guó)新型電力系統(tǒng)具有重要積極影響。準(zhǔn)確掌握燃煤機(jī)組頻繁變化的調(diào)峰過(guò)程動(dòng)態(tài)特性是設(shè)計(jì)高性能協(xié)調(diào)控制方案的前提條件。因此，本成果推出面向燃煤機(jī)組實(shí)際發(fā)電過(guò)程的智能抗擾控制關(guān)鍵技術(shù)及其控制器參數(shù)在線優(yōu)化機(jī)制。 創(chuàng)新點(diǎn) 隨著頻繁大范圍調(diào)峰已成為大型火電機(jī)組的常態(tài)化運(yùn)行趨勢(shì)，本成果設(shè)計(jì)了一種兼顧機(jī)組發(fā)電成本及碳排放量的全工況智能抗擾控制策略。通過(guò)有機(jī)融合誤差自抗擾控制器與快速鴿群優(yōu)化器，機(jī)組實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷指令的迅速響應(yīng)。

成果簡(jiǎn)介：本系統(tǒng)包括溫室栽培優(yōu)化模型動(dòng)態(tài)仿真、專家系統(tǒng)集成與智能控 制算法設(shè)計(jì)等三部分內(nèi)容。系統(tǒng)采用了基于知識(shí)的智能解決方案，系統(tǒng)的三 個(gè)部分緊緊圍繞專家知識(shí)與智能，不僅構(gòu)成統(tǒng)一的整體又能分別獨(dú)立運(yùn)行。 系統(tǒng)以大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒體技術(shù)，能提供病蟲(chóng)害在線預(yù)報(bào)，為溫室環(huán)境控制提供最佳環(huán)境條件，并能對(duì)溫室環(huán)境和作物生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)。 項(xiàng)目來(lái)源：科技部“十五”重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目“溫室環(huán)境智能控制關(guān)鍵技

XM-YE8新生兒黃疸模擬人（嬰兒黃疸護(hù)理模型） ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-YE8新生兒黃疸模擬人(嬰兒黃疸護(hù)理模型)采用高分子材料制成，質(zhì)感逼真。 ■ 模型具有皮膚和鞏膜黃染等特征，可辨別輕重黃疸程度。 ■ 可進(jìn)行嬰兒基礎(chǔ)護(hù)理操作訓(xùn)練： · 練習(xí)嬰兒常規(guī)體格檢查法，可測(cè)量體重、胸圍、腹圍、頭圍。 · 嬰兒抱持、包裹、換尿布。 · 擦浴、清潔五官、皮膚護(hù)理等。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經(jīng)傳統(tǒng)BEMD算法進(jìn)行自適應(yīng)分解得到各階IMF后，對(duì)各個(gè)IMF的概率密度函數(shù)與待去噪圖像概率密度函數(shù)之間的相似性進(jìn)行測(cè)量，其次，根據(jù)相似性測(cè)量值區(qū)分出噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)與信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)進(jìn)行降噪處理得到實(shí)際的圖像噪聲，接著，重構(gòu)出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對(duì)其累加求平均、實(shí)現(xiàn)將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對(duì)該平均圖像進(jìn)行去噪處理。通過(guò)本發(fā)明方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。

一種基于視覺(jué)顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓與邊界檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，旨在從復(fù)雜的自然場(chǎng)景中提取目標(biāo)的輪廓和邊界。本發(fā)明通過(guò)研究人眼視覺(jué)信息處理機(jī)制，對(duì)視覺(jué)通路各級(jí)神經(jīng)元的感受野建立數(shù)學(xué)模型，同時(shí)利用非經(jīng)典感受野的調(diào)制作用來(lái)抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遺傳算法的異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法，本發(fā)明的異構(gòu) CAD 模型數(shù) 據(jù)交換的系統(tǒng)包括二個(gè)部分:源端 CAD 系統(tǒng)和目標(biāo)端 CAD 系統(tǒng)。同時(shí)，將異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換分為兩 層:3D 特征參數(shù)層和 2D 草圖參數(shù)層。在 3D 特征參數(shù)層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實(shí)現(xiàn) 特征數(shù)據(jù)的交換。在 2D 草圖參數(shù)層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數(shù)層中 樣條映射問(wèn)題轉(zhuǎn)換為樣條擬合問(wèn)題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域。在遺傳算法個(gè)體 的適應(yīng)度計(jì)算中，引入了 Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復(fù)雜模型的異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換，交換之后的 目標(biāo)模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數(shù)化特征信息。