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本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于門限的低復雜度MPA算法， 該算法通過設置置信度門限來及時對可靠的碼字進行譯碼，或對發送概率極低的碼字進行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復雜度。

本發明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關的計算效率，增強高維模糊度降相關的能 力。其次為了得到降相關能力較強的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數矩陣要 獲取較小的整數值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協方差矩陣的行向量按內積大小進行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內積大小進行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運算移至在求 Z 矩陣時取整，可以避免算法迭代過程中反復取整而引起 的誤差累積，解決算法發散的問題，從而進一步提高并行 LLL 算法的計算效率和穩定性。 

本成果針對空間目標的運動特征，通過研究目標距離徙動軌跡與 等效運動模型，構建了一個欠定的運動方程組，基于全局炳最優化準 則求解出目標運動參數，提出了一種全新的距離對準算法。實驗結果 表明該算法具有較高的準確性，更重要的是，距離對準過程中不會引 入距離像隨機偏移誤差和高頻相位誤差，這也是應用大轉角高分辨成 像方法的前提條件。

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在

本發明提出了一種基于時間-能耗重要性比重的并行任務調度算 法，在滿足時間和能耗的雙重限制下，實現異構并行系統下任務所用 時間和能耗的權衡優化。本發明考慮到實際情況中任務受各種因素的 影響，執行時間不是固定且確定的，而是近似于正態分布，因此在確 定任務調度順序時，不采用以往技術中使用執行時間平均值的方法， 而是將執行時間的平均值和方差同時考慮進來使用近似權重。在任務 分配階段，同時考慮時間和能耗這兩個性能指標，并能根據

用電設備的最優管理是智能電網中實現需求側響應的關鍵一環。然而該問題通常需要同時管理調度大量的用電設備，同時考慮多個時槽，是一個時間空間耦合的復雜問題，想要在短時間內解決該問題十分困難。因此，如何設計合理的算法，提高計算效率，降低計算時間，是目前的研究熱點。?

本技術成果將網絡負載均衡與路由技術延生至交通領域中的車流量導航與道路控制，通過基礎圖論中的關鍵理論，結合大數據分析與聚類技術，旨在解決現有城市道路路網中存在的潮汐效應與擁堵問題，項目擁有多項自主核心知識產權，涵蓋路徑規劃與搜索算法、數據并行存儲與計算。通過仿真表明，項目實施后，能在現有路網規模的基礎上，顯著提升現有道路的負載通行能力，緩解城市道路因局部負載過大導致的負載不均與交通擁堵，改善出行體驗，降低尾氣排放，提升智能交通效率。

本技術成果將網絡負載均衡與路由技術延生至交通領域中的車流量導航與道路控制，通過基礎圖論中的關鍵理論，結合大數據分析與聚類技術，旨在解決現有城市道路路網中存在的潮汐效應與擁堵問題

本項目核心技術獲中國輕工業聯合會科學技術進步獎二等獎。 1、項目簡介 本項目所指復雜裝備主要為復雜動力機械裝備及其關鍵零部件，如汽輪機、369 壓縮機等。 本項目針對復雜裝備制造企業技術準備時間長、效率低、制造過程模式自動 化程度低、協調能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤島現象等實際情況， 研發了集數字化設計、制造和智能化監控管理為一體的設計制造管理系統。項目 重點突破了復雜裝備智能化制造過程和工藝參數優化、工藝工裝設計自動化、數 控機床生產的數字監控管理智能化、基于短距離無線通訊(Zigbee)技術的生產信 息雙向傳輸、自適應在線排產優化等關鍵技術，為研發設計制造集成管理系統提 供了技術支撐。 2、創新要點 （1）將開放式裝配建模技術應用于產品的研發中，創立了模型的 UML 表達 方式、裝配體特征、裝配配合公差分析和系統的裝配層次分析等，完成了產品的 結構設計、零件與裝配的聯動設計、裝配仿真分析，并建立了產品及其關鍵部件 的數字樣機。開放式裝配建模方法更有效地指導產品由整體構思到樣機設計的整 個過程。 （2）提出了面向數字化預裝配的分層干涉檢測算法，該方法把干涉檢測過 程分為粗檢測、半精檢測、精確檢測三層，通過逐層檢測，大大加快了干涉檢測 的速度，提高了檢測的精確度，有助于預裝配中優化裝配序列的快速生成。 （3）基于虛擬產品開發管理技術 VPDM，研究并解決了機械裝備虛擬數字樣 機開發中的數據交叉、耦合和冗余問題； （4）基于工程知識和多視覺特征模型，提出了一種裝配優化序列規劃方法。 利用直接裝配關系圖表達產品幾何信息、設計信息、制造信息和裝配信息等，通 過產品特性和操作環境的評價因素，構建裝配先后關系，從可行裝配序列中選擇 最優裝配序列，更好地幫助設計師完成裝配設計并做出正確決定。縮短了產品研 發時間，保證產品準時投放市場。 3、效益分析 目成果廣泛應用于多家裝備制造企業，其中 4 家企業利用該技術提高生產效 率 20%~30%，按時交貨率從 63％左右提高到 90％以上。近三年企業總計新增利 潤 6.1663 億元，新增稅收 3.3804 億元，新增銷售 28.058 億元。減少了 80%以 上的生產管理人員 4、推廣情況（已推廣企業） 本項目成果已在無錫透平葉片有限公司、無錫壓縮機股份有限公司、江蘇南370 方機電股份有限公司、無錫市安邁工程機械有限公司等生產企業得到成功應用。 授權專利： 1.數控機床刀具的在線管理方法 201010129780.1 2.車間加工設備群加工運行優化的方法 200910031198.9 3.數控機床監控方法 201110430626.2

1 成果簡介 服裝安全與信息安全、食品安全一樣是每個國家戰略關注的核心之一，兒童 著裝的安全性又是重中之重。本項目基于兒童身心特殊性，及交互式設計理念， 擬對兒童智能服裝的研發模式進行系統、深入的探討，提出一套切實可行的理論 模型。首先，本項目將對消費者關于兒童安全服裝的需求進行收集和分析，并對 智能元件與人體的交互方式及各自的特性進行深入研究。通過對兒童身心安全、 服用舒適等多方面需求的掌握，結合智能元件的性能，探討智能可穿戴設備與兒 童安全服裝的結合方式，提出兼顧功能及美感的設計原則與方法。同時，通過對 可穿戴裝備與移動終端通信技術的分析，提出從單一式交互到多設備共聯的思想， 建立基于能源優化配置和高效率信息傳輸的多交互式兒童智能服裝研發模型。本 項目會為相關的研究人員提供具較高可操作性的指導規范，對龐大的中國童裝消 費市場結構改善會有積極影響。 2 關鍵技術及產品 關鍵技術： (1) 根據著裝者（兒童）的身心特點，從服用性能，信息交互性能，智能 元件的效能等方面分析智能安全童裝的多維度需求，作為本課題的重要研究基 礎。 (2) 從兒童的身心需求出發，探討智能安全模塊與兒童服裝結合的設計規 則。 (3) 根據智能安全童裝的功能性需求，從信息共享，協同監護的角度，探討 建立智能服裝與控制終端之間多交互式信息網絡的基本框架。 (4) 以產業化為目標，提出一整套適應性強、可操作性高的智能安全童裝研。 形成產品： 形成兒童定位安全、兒童 VR 圖案、兒童感溫變色、兒童趣味結構等多種功 能性服裝，同時也開發了相關的老年人等功能性服裝。 3 知識產權及項目獲獎情況 本課題在智能交互童裝的新產品生產方面已合作申請發明專利 12 件，授權 1 項發明專利及 1 項計算機軟件著作權，發表 6 篇高水平研究論文，獲省部級以385 上相關獎項 6 項。 4 項目成熟度 該研發成果已經初具規模的投入實施運作，直至 2018 年 5 月年，其營業收 入已經達到 1800 萬元，凈利潤達 675 萬元，預計 2018 年底公司資產總額上升到 8000 萬元；營業收入增長到 2800 萬元；凈利潤達 850 萬元，產品將給企業帶來 可觀利潤，并拓寬占領新消費市場。該項目的推廣對本行業相同企業具有很強的 借鑒意義。 在帶來豐厚的經濟效益同時，該項目研發成果還打造流行與市場實用性相結 合的現代智能兒童交互服裝品牌，以塑造強有力的安全智能童裝形象，拓寬企業 利潤增長空間。在傳統童裝設計中，以產品實用性為根本。而現代童裝設計中， 將科技提升至等次于品牌實用性地位，通過現代科技優勢與童裝流行趨勢結合， 最終消除穿戴者在生活中出現的各類因服裝穿著所引起的安全隱患。以此從側面 突顯品牌的地位與形象，為企業利潤的再創添加新途徑。 5 投資期望及應用情況 成果在行業內具有一定的先進性，已經在江蘇雅鹿男裝、無錫林科、常州雪 奈利等多家企業得到良好應用。