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簡介：本發明公開了一種用于連鑄漏鋼預報的混合模型，屬于冶金連鑄中監控技術領域。混合模型包括：基于GA?BP神經網絡的單偶時序模型和基于邏輯判斷的組偶空間模型。該預報方法的步驟為：1)監控結晶器溫度并存儲數據；2)將數據輸入單偶時序模型，判斷每個熱電偶溫度隨時間變化是否符合粘結時溫度變化波形，將判斷結果保存到數組Y(i,j,t)中；3)當Y(i,j,t)在閥值范圍[θmin,θmax]內時，標記該熱電偶異常，計算第i行、i?1行異常熱電偶數目分別為m、n；4)利用m+n與粘結報警和粘結警告熱電偶數目閥值比較進行粘結判斷。本發明實現了提高粘結性漏鋼識別精度的目標。

成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法，可應用于整車的BMS軟件算法設計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術創新點及參數(1)采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法；(2)在觀測過程中模型參數可實時更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計計算時可保證收斂；(3)更好的動態特性與電池充放電周期整體估計精度，且在電流信號有噪聲時仍有較好的估計精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數據，μC/OS-III系統完成了控制系統軟硬件設計。臺架實驗表明，系統信號采集精度良好，性能實現成功；(5)采用OCV法對Ah法進行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設計了初值確定方法，得到改良的SOC估計算法。*明該算法能在整個電池恒流放電過程中穩定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產熱，對傳統的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統建立了BMS軟硬件系統，并進行了實車試驗。結果表明改良后的估計算法精度良好可靠，所設計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設計及軟硬件架構，可以采用成果授權、成果轉讓或者技術服務的形式與汽車零部件供應商產生合作。

與傳統圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術，團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統，可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統的人工智能算法相比，Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告，真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫生”。

諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內的新能源及傳統電力系統。 項目主要功能包括：自適應迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計算其諧波含量；計量各個諧波/間諧波成 分的四象限電能計量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數設定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環顯示功能，可通過 RS-48

研究目的和意義機器學習和人工智能已成為當今最熱門的技術之一。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能作為國家重要發展戰略之一。人工智能已經成為信息技術時代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯網行業、金融行業、傳統制造業、政務民生、公安警務等各行各業都在積極向人工智能領域轉型升級，利用人工智能先進技術提升智能分析和輔助決策能力，

本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學術界屬于一類經典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應用最為廣泛，相關求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 對于玻璃切割問題約束復雜的特點，本軟件有針對性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運行時的內存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機的基本搜索框架，并結合問題特點，將搜索過程分為多層嵌套進行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發明公開了一種評價降相關算法效果的方法，首先通過對原始協方差陣進行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規約基計算原始協方差陣的長度缺陷。其次，對原始協方差陣進行降相關，然后得 到降相關后的協方差陣，再對其進行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計算其長 度缺陷，計算方法簡單且顧及了矩陣維數。最后，降相關前的長度缺陷和降相關后的長度缺陷進行做差，得 到的數值越大，表明降相關效果越好。該方法可以有效的評價降相關效果，同時長度缺陷考慮了協方差陣的 維數問題，且計算簡單，克服了耗時等問題。從而有效的提高了評價方法的穩定性和實時性。 

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