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本實(shí)用新型涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械，尤其是一種超聲波振動(dòng)土壤挖掘裝置。包括機(jī)架，其中，還包括變幅桿挖掘鏟、超聲波換能器和超聲波發(fā)生器，所述變幅桿挖掘鏟與超聲波換能器固定連接，超聲波發(fā)生器通過(guò)信號(hào)電纜線將電信號(hào)傳遞給超聲波換能器，超聲波換能器與機(jī)架連接；所述變幅桿挖掘鏟包括鏟刀和鏟柄，鏟柄的一端與超聲波換能器固定連接，鏟柄的另一端與鏟刀固定連接，鏟柄在豎直方向的截面面積從與超聲波換能器的固定連接端到與鏟刀的固定連接端由大到小逐漸過(guò)渡變化?？梢杂行Ы鉀Q土壤切削挖掘作業(yè)阻力大、耗能高等問(wèn)題。

自美國(guó) 2011 年實(shí)施材料基因組計(jì)劃（Materials Genome Initiative，MGI），現(xiàn)已成為全球材料創(chuàng)新研發(fā)的強(qiáng)大助推劑，將高通量實(shí)驗(yàn)、材料數(shù)據(jù)和高通量計(jì)算三要素有機(jī)結(jié)合，加速材料創(chuàng)新性研發(fā)并降低成本。MGI 將成分-工藝-組織-性能的關(guān)聯(lián)集成化、跨尺度分析，將材料的研發(fā)由傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)式提升到科學(xué)設(shè)計(jì)。高通量材料計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是材料基因工程的重要組成部分，通過(guò)材料的高通量熱力學(xué)/動(dòng)力學(xué)計(jì)算、高通量相場(chǎng)模擬、數(shù)據(jù)挖掘和性能預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)材料合金成分、制備工藝、微觀組織結(jié)構(gòu)和宏觀力學(xué)性能的調(diào)控及優(yōu)化，為新材料的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全制備周期的數(shù)字化、智能化管理，提高產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、降低產(chǎn)品研發(fā)周期和成本、提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 陳泳岐 計(jì)科院/計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊云 計(jì)科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本次研究主要是在“智慧政務(wù)”等網(wǎng)絡(luò)留言平臺(tái)的基礎(chǔ)之上對(duì)大量留言數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、提取熱度并對(duì)留言的回復(fù)情況進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，構(gòu)建出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理平臺(tái)的一系列算法實(shí)現(xiàn)。主要包括三種算法，分別對(duì)應(yīng)于政務(wù)留言中的三個(gè)痛點(diǎn)問(wèn)題。留言分類算法主要是用來(lái)將不同留言進(jìn)行分類和標(biāo)簽，再分別發(fā)送到對(duì)應(yīng)部門(mén)，問(wèn)題處理之后，留言回復(fù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法將官方人員的回復(fù)質(zhì)量進(jìn)行采集與評(píng)價(jià)，判斷單位人員對(duì)留言的處理情況。留言熱點(diǎn)計(jì)算算法能夠抽取每個(gè)留言的主題并生成相應(yīng)的關(guān)鍵詞展示給政務(wù)人員。

本技術(shù)成果屬于分析化學(xué)樣品前處理領(lǐng)域，研發(fā)了一種動(dòng)態(tài)液液固印跡微萃取-液相色譜在線聯(lián)用系 統(tǒng)，包括磁力攪拌器、水浴瓶、萃取瓶、引流管、蠕動(dòng)泵、高壓六通切換閥、分子印跡固相微萃取材料、 高壓六通進(jìn)樣閥、定量環(huán)、進(jìn)樣針、液相色譜泵、色譜柱、檢測(cè)器和液相色譜等，通過(guò)動(dòng)態(tài)液液固印跡微 萃取裝置和液相色譜的聯(lián)用，實(shí)現(xiàn)水相樣品中目標(biāo)分析物預(yù)富集、萃取、解吸、分離和檢測(cè)全過(guò)程的在 線。本系統(tǒng)結(jié)合了液液萃取的通用性、分子印跡固相微萃取技術(shù)的高選擇性、高富集能力和液相色譜的高 效分離能力和高靈敏度，提高了分析自動(dòng)化程度，縮短了分析時(shí)間，提高了準(zhǔn)確度和精密度，可有效應(yīng)用 于復(fù)雜樣品中痕量有機(jī)物的分析檢測(cè)。

液-液萃取分離科學(xué)和技術(shù)是化學(xué)工程學(xué)科的重要分支之一。一大批萃取分離技術(shù)在石油化工、原子能、醫(yī)藥工業(yè)、食品工業(yè)、生物化工以及環(huán)境工程中得到了廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，對(duì)液-液萃取分離科學(xué)與技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)，也為新型萃取分離技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展提供了良好的機(jī)遇。液-液萃取技術(shù)作為一項(xiàng)應(yīng)用很廣的高效分離技術(shù)，已成為許多領(lǐng)域發(fā)展的技術(shù)關(guān)鍵。本項(xiàng)目圍繞國(guó)家節(jié)能減排戰(zhàn)略，開(kāi)展高效液-液離心萃取設(shè)備的研制及應(yīng)用研究。創(chuàng)造性地建立了流場(chǎng)分布與操作條件的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的可控設(shè)計(jì)；對(duì)液-液離心萃取過(guò)程環(huán)隙間流動(dòng)特性進(jìn)行深入細(xì)致的研究，定量地求出泰勒渦流的生成條件及其變化規(guī)律，精確地描述出流場(chǎng)全貌；在Taylor-Couette流體運(yùn)動(dòng)特征、失穩(wěn)演變過(guò)程和壓力周期波動(dòng)特性方面有所突破，建立離心不穩(wěn)定準(zhǔn)則，獲得環(huán)隙式液-液離心萃取過(guò)程的強(qiáng)化傳質(zhì)機(jī)理，為環(huán)隙式液-液離心萃取系統(tǒng)的量化設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。開(kāi)發(fā)出的離心萃取成套設(shè)備及相關(guān)工藝技術(shù)，在石油化工、生物制藥等行業(yè)得到了成功應(yīng)用。在我國(guó)最大的林可霉素生產(chǎn)基地-南陽(yáng)普康藥業(yè)集團(tuán)有限公司建成了基于離心萃取技術(shù)的“萃取-洗滌-反萃”成套設(shè)備及工藝，獲得了成功。依托中國(guó)石化集團(tuán)公司，在我國(guó)最大的己內(nèi)酰胺生產(chǎn)基地建成了雜質(zhì)離心萃取的工業(yè)示范裝置，每年產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益500萬(wàn)元，大大改善了產(chǎn)品質(zhì)量。

超高壓閥門(mén)的閥芯需要抗腐蝕耐磨的材料，因此閥芯的材料往往與本體不同，為了防止出 現(xiàn)掉落、松動(dòng)等故障，需要將閥芯與閥門(mén)本體進(jìn)行焊接?？紤]到閥門(mén)本體結(jié)構(gòu)的特殊性，需要 設(shè)計(jì)一種全自動(dòng)焊接機(jī)床來(lái)滿足這一要求。 該套數(shù)控焊接機(jī)床的機(jī)械系統(tǒng)主體部分是X,Y,Z三軸工作平臺(tái)以及旋轉(zhuǎn)R軸構(gòu)成 (X和Y軸 行程為100mm,Z軸行程為400mm,三軸均通過(guò)滾珠絲杠傳動(dòng)，具有較高的控制精度，R軸可旋 轉(zhuǎn)任意角度，載荷100KG) ，為了實(shí)現(xiàn)精確控制，四軸均通過(guò)伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)器+伺服電機(jī)驅(qū) 動(dòng)，通過(guò)設(shè)置伺服驅(qū)動(dòng)器及運(yùn)動(dòng)控制卡相關(guān)的參數(shù)，電機(jī)位置控制可達(dá)到加工精度要求 (小于 0.2mm) 。其中XYZ三軸均有正負(fù)原點(diǎn)開(kāi)關(guān)和零點(diǎn)開(kāi)關(guān)，R軸只有一個(gè)零點(diǎn)開(kāi)關(guān)。工作臺(tái)的旋轉(zhuǎn) 由R軸通過(guò)1:100行星減速齒輪帶動(dòng)，工件通過(guò)專用工裝夾緊，并通過(guò)電刷與焊機(jī)負(fù)極連接。 該項(xiàng)目主要完成了以下工作：焊槍結(jié)構(gòu)改進(jìn)及硬件調(diào)試；機(jī)床數(shù)控軟件的模塊化設(shè)計(jì)， 包括焊接中示教及焊槍路徑規(guī)劃中提出的一種通過(guò)空間直線和空間圓弧實(shí)現(xiàn)空間曲線的插補(bǔ) 算法，輔助功能的實(shí)現(xiàn)和焊縫收弧引弧等時(shí)間控制策略等；著重研究了焊接工藝參數(shù) (焊接電 流，焊接電壓，焊接速度和焊槍角度) 對(duì)焊縫的影響，通過(guò)一種數(shù)學(xué)模型來(lái)描述工藝參數(shù)與焊 縫熔深之間的關(guān)系，對(duì)摸索焊接工藝參數(shù)對(duì)焊縫形態(tài)影響和焊縫質(zhì)量的預(yù)測(cè)和評(píng)估有重要意 義。

Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過(guò)程等多個(gè)研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計(jì)、矩陣?yán)碚撘约捌渌浻?jì)算方法作為研究工具和手段。本項(xiàng)目主要針對(duì)Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類和信息檢索等基本問(wèn)題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問(wèn)題提出了潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁(yè)分類算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時(shí)，在理論上對(duì)這些方法進(jìn)行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實(shí)驗(yàn)方面，我們將分類模型應(yīng)用于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（REUTER-21578語(yǔ)料庫(kù)、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類語(yǔ)料庫(kù)），進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類效果，并應(yīng)用檢索模型在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其性能與BM25相當(dāng)在某些指標(biāo)上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測(cè)試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評(píng)測(cè)中均取得了優(yōu)異的成績(jī)。

“共用直流母線的電動(dòng)液壓挖掘機(jī)”提出一種新的采用分布式的伺服電機(jī)驅(qū) 定量液壓泵，通過(guò)改變泵的轉(zhuǎn)速控制液壓挖掘機(jī)實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行的方法，其 特色是挖掘機(jī)動(dòng)臂下放過(guò)程的勢(shì)能和上車回轉(zhuǎn)制動(dòng)的動(dòng)能實(shí)時(shí)回饋到直流母 線，對(duì)這部分能量回收再利用，該方法及大地提高了挖掘機(jī)的能量利用率， 同時(shí)也適用于港口機(jī)械等多種移動(dòng)自動(dòng)化裝備運(yùn)行過(guò)程制動(dòng)動(dòng)能的回收再利 用，本發(fā)明較現(xiàn)有技術(shù)具有節(jié)能、噪聲低、整機(jī)效率高等多方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等?！繇?xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶訪問(wèn)模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國(guó)際著名無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)“香港國(guó)際無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所”品過(guò)此專利無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值72萬(wàn)美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們?cè)O(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)，申請(qǐng)?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)（文本庫(kù)、日志庫(kù)與結(jié)構(gòu)信息庫(kù)）與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)通過(guò)此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面，通過(guò)雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對(duì)于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開(kāi)放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過(guò)程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶好評(píng)并通過(guò)國(guó)家軟件評(píng)測(cè)中心的鑒定測(cè)評(píng)。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測(cè)）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門(mén)戶網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。