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Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過程等多個(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題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁分類算法和基于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)測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類語料庫），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)測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對比實(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)測試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優(yōu)異的成績。

“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)臂下放過程的勢能和上車回轉(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。

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)庫和基礎(chǔ)知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識可以產(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；在知識庫的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。◆項(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。國際著名無形資產(chǎn)評估機(jī)構(gòu)“香港國際無形資產(chǎn)評估事務(wù)所”品過此專利無形資產(chǎn)價(jià)值72萬美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們設(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識發(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（已獲國家發(fā)明專利授權(quán)，申請?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫（文本庫、日志庫與結(jié)構(gòu)信息庫）與基礎(chǔ)知識庫的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識通過此機(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；在知識庫的維護(hù)方面，通過雙庫協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(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)知識庫去制約與驅(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于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識庫的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過程與運(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，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門戶網(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)庫和基礎(chǔ)知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗(yàn)知識及知識庫中的固有知識可以產(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；在知識庫的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識庫中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。

目前，有許多基于區(qū)塊鏈技術(shù)的騙局存在。為了給投資者在區(qū)塊鏈技術(shù)投資時(shí)提供風(fēng)險(xiǎn)提示，inpluslab通過搜集各種騙局信息，利用區(qū)塊鏈中記錄的公開交易記錄，使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈的騙局預(yù)警模型。

成果簡介： 主要從事的是挖掘機(jī)的液壓閥與挖掘機(jī)的非線性控制系統(tǒng)的研究。 主要研究成果：1、攻克了電液比例閥結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、制造工藝、精度控制等關(guān)鍵技術(shù)，解決了中高端裝備中的大流量比例動(dòng)態(tài)控制技術(shù)難題。2、研究多路閥閥芯閥體材料和表面質(zhì)量技術(shù)要求，通過調(diào)質(zhì)、沉淀強(qiáng)化熱處理、形變壓縮技術(shù)，獲得具有高強(qiáng)

已有樣品/n數(shù)據(jù)服務(wù)+成果轉(zhuǎn)化——算法體系助力挖掘核心成果，徹底清除數(shù)據(jù)分析門檻并進(jìn)行診斷、醫(yī)療、藥物市場轉(zhuǎn)化。科研合作——算法體系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子課題”，“算法+科研”雙向高水準(zhǔn)，本質(zhì)區(qū)別于其他單純數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)同行。學(xué)科交叉平臺——凝聚“算法+醫(yī)學(xué)”雙杰出人才，實(shí)現(xiàn)需求和算法雙向溝通，保持“雙向先進(jìn)性”。

馬踏湖鴨，原產(chǎn)山東省淄博市桓臺縣起鳳鎮(zhèn)，春秋戰(zhàn)國時(shí)期就有史料記載， 當(dāng)?shù)厮追Q“湖鴨”或“麻鴨”。為預(yù)防馬踏湖鴨的品種消失，王寶維教授與當(dāng) 地畜牧獸醫(yī)局經(jīng)過為期四年的全面調(diào)查和取證，并進(jìn)行了分子鑒定。通過了國 家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國家級畜禽遺傳資源名錄。成為我國重要 高產(chǎn)蛋鴨遺傳資源。 馬踏湖鴨成熟母鴨產(chǎn)蛋量達(dá)到 280 枚以上，青殼蛋占 98%。目前年推廣 150 萬只。2015 年 4 月，該鴨通過了國家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國家級 畜禽遺傳資源名錄，成為我國重要高產(chǎn)蛋鴨遺傳資

本發(fā)明提供了一種面向軌跡挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：在原始數(shù)據(jù)庫中提取離散的軌跡點(diǎn)，對軌跡點(diǎn)進(jìn)行歸類提取后形成若干個(gè)獨(dú)立的軌跡段集合；對每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)檢測，若判斷該重復(fù)定位點(diǎn)為歷史定位點(diǎn)，則刪除；對每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行定位異常點(diǎn)檢測，若判斷為定位異常點(diǎn)，則刪除該軌跡點(diǎn)，得到若干條完整的軌跡；對所述完整的軌跡進(jìn)行簡化壓縮，得到壓縮軌跡；存儲(chǔ)所述壓縮軌跡；同時(shí)對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，保證系統(tǒng)可以持續(xù)、穩(wěn)定運(yùn)行。本發(fā)明提供的方法通過對提取出的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)以及定位異常點(diǎn)清除，保證了軌跡數(shù)據(jù)的正確性和完整性，提高了軌跡數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度。

本實(shí)用新型公開了一種苜蓿播種機(jī)用開溝器，主要由開溝裝置、開溝器架、導(dǎo)肥裝置和導(dǎo)種裝置組成。開溝裝置主要由側(cè)翼鏟、滑刀和擴(kuò)溝板組成，旨在開出適宜苜蓿種子發(fā)芽的高質(zhì)量種溝；導(dǎo)肥裝置由導(dǎo)肥管和散肥器組成，用于將肥料導(dǎo)入種溝側(cè)面；導(dǎo)種裝置主要由導(dǎo)種管組成，旨在將苜蓿種子導(dǎo)入由開溝裝置形成的種溝內(nèi)。本實(shí)用新型能夠滿足苜蓿播種開溝的要求，可以開出高質(zhì)量種溝，利于苜蓿種子出苗及第二年返青。本實(shí)用新型適用于大部分地區(qū)的苜蓿播種，特別是寒冷、干旱地區(qū)。