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一、成果簡(jiǎn)介 利用畜禽糞便和農(nóng)作物秸稈栽培雙孢蘑菇等草腐型食用菌，利用木屑、枝杈和玉米芯栽培香菇等木腐型食用菌的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展項(xiàng)目具有經(jīng)濟(jì)效益高和不產(chǎn)生污染物等優(yōu)勢(shì)，采收食用菌后的菌渣還可以作為有機(jī)肥料促進(jìn)有機(jī)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)戶栽培食用菌的投入產(chǎn)出比平均為1：2，即投入1000元錢的純利潤(rùn)也達(dá)1000元。

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)。

針對(duì)大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問(wèn)題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問(wèn)題等。

項(xiàng)目背景：近年來(lái)，我國(guó)自動(dòng)售貨機(jī)蓬勃發(fā)展的最佳時(shí) 期已經(jīng)到來(lái)，從零售行業(yè)的視角來(lái)看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價(jià)值越來(lái)越突出，但線下門店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級(jí)引入自動(dòng) 售貨機(jī)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付功能以及貨物管理功能，使 得自動(dòng)售貨機(jī)運(yùn)營(yíng)效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無(wú)限的 想象空間。隨著移動(dòng)支付的興起，國(guó)內(nèi)自動(dòng)售貨機(jī)市場(chǎng)近幾 年可謂遍地開(kāi)花，發(fā)展迅猛。近些年自動(dòng)售貨機(jī)行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價(jià)低、性能穩(wěn)定，運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)單，購(gòu)物便利，售賣商品范圍廣 闊的機(jī)器越來(lái)越受到運(yùn)營(yíng)商的青睞。目前智能視覺(jué)柜采用靜 態(tài)識(shí)別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來(lái)的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開(kāi)門，取走商品后，關(guān)門，通過(guò)錄制 取走商品的視頻進(jìn)行解析消費(fèi)者取走的什么商品，從后進(jìn)行 自動(dòng)結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺(jué)識(shí)別，能通過(guò)人工智能 AI 進(jìn)行識(shí)別商品類別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：掃碼開(kāi)門，采集視頻或圖片， 關(guān)門后通過(guò)算法自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者購(gòu)買的商品明細(xì)，目前算法 準(zhǔn)確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對(duì)工廠質(zhì)檢、智能識(shí)別商品明細(xì)、智能補(bǔ)貨統(tǒng)計(jì)等 場(chǎng)景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機(jī)開(kāi) 門取貨自動(dòng)識(shí)別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來(lái)更便捷的購(gòu)物體驗(yàn)。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動(dòng)化控制實(shí)施案 例，承擔(dān)過(guò)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動(dòng)化設(shè)計(jì)。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級(jí) 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯。 

黑加侖富含花青素、多酚等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高口感不佳，通過(guò)酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了口感較佳的黑加侖果酒釀造技術(shù)。水蜜桃保藏時(shí)間極短，容易腐爛變質(zhì)，品相較差的果難以銷售，通過(guò)釀酒酵母及釀造工藝優(yōu)化，獲得了桃香味濃郁口感佳的水蜜桃果酒。楊梅富含花青素等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高，不適 合釀酒，通過(guò)降酸酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了顏色亮麗口感佳的楊梅果酒。洋蔥葡萄酒具有眾多保健功能且效果顯著，但洋蔥浸泡葡萄酒，口感較差，有洋蔥腐爛味和刺激味，通過(guò)對(duì)洋蔥發(fā)酵處理，得到洋蔥發(fā)酵液，與葡萄酒勾兌具有較好的協(xié)調(diào)性，口感好，無(wú)洋蔥味，其洋蔥槲皮素含量高于浸泡，保健功效更為顯著。 

成果介紹針對(duì)采用比例積分觀測(cè)器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法，可應(yīng)用于整車的BMS軟件算法設(shè)計(jì)。搭建的軟硬件平臺(tái)可應(yīng)用于BMS算法測(cè)試。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)(1)采用比例積分觀測(cè)器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法；(2)在觀測(cè)過(guò)程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計(jì)計(jì)算時(shí)可保證收斂；(3)更好的動(dòng)態(tài)特性與電池充放電周期整體估計(jì)精度，且在電流信號(hào)有噪聲時(shí)仍有較好的估計(jì)精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數(shù)據(jù)，μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。臺(tái)架實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)信號(hào)采集精度良好，性能實(shí)現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對(duì)Ah法進(jìn)行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對(duì)性地設(shè)計(jì)了初值確定方法，得到改良的SOC估計(jì)算法。*明該算法能在整個(gè)電池恒流放電過(guò)程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過(guò)程中的產(chǎn)熱，對(duì)傳統(tǒng)的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計(jì)算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對(duì)SOP估測(cè)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(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。結(jié)果表明改良后的估計(jì)算法精度良好可靠，所設(shè)計(jì)BMS具備出色的控制性能。市場(chǎng)前景本項(xiàng)目的涉及的算法設(shè)計(jì)及軟硬件架構(gòu)，可以采用成果授權(quán)、成果轉(zhuǎn)讓或者技術(shù)服務(wù)的形式與汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過(guò)程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動(dòng)汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號(hào)得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無(wú)功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開(kāi)蓋檢測(cè)以及電壓不對(duì)稱、過(guò)壓、過(guò)流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過(guò) RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一。2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國(guó)家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)提升智能分析和輔助決策能力，

本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問(wèn)題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 切割問(wèn)題和裝填問(wèn)題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問(wèn)題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問(wèn)題，二維的矩形切割問(wèn)題，三維的裝箱問(wèn)題等。其中以二維的場(chǎng)景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)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(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問(wèn)題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對(duì)于玻璃切割問(wèn)題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對(duì)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(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開(kāi)銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問(wèn)題特點(diǎn)，將搜索過(guò)程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發(fā)明公開(kāi)了一種評(píng)價(jià)降相關(guān)算法效果的方法，首先通過(guò)對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長(zhǎng)度缺陷。其次，對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣，再對(duì)其進(jìn)行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長(zhǎng) 度缺陷，計(jì)算方法簡(jiǎn)單且顧及了矩陣維數(shù)。最后，降相關(guān)前的長(zhǎng)度缺陷和降相關(guān)后的長(zhǎng)度缺陷進(jìn)行做差，得 到的數(shù)值越大，表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評(píng)價(jià)降相關(guān)效果，同時(shí)長(zhǎng)度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問(wèn)題，且計(jì)算簡(jiǎn)單，克服了耗時(shí)等問(wèn)題。從而有效的提高了評(píng)價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。