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質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與維護(hù)信息化服務(wù)平臺(tái)，包括：質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)、工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)遠(yuǎn)程維護(hù)、工程管理系統(tǒng)、智能監(jiān)測(cè)預(yù)警體系等六個(gè)功能模塊。其中“質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)”是整個(gè)系統(tǒng)的核心，基于全國(guó)設(shè)備運(yùn)行的云數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過(guò)分析計(jì)算給出最優(yōu)的工藝操作參數(shù)，系統(tǒng)人員可遠(yuǎn)程修改環(huán)保裝備的底層操作參數(shù)和程序，進(jìn)行遠(yuǎn)程優(yōu)化操作與系統(tǒng)軟件故障的診斷與排除。通過(guò)質(zhì)量監(jiān)管模型、成本管理模型和設(shè)備管理模型可以組建出一個(gè)獨(dú)立的污染物治理遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)管理模型，可以快速生成分析管理報(bào)表、趨勢(shì)以及各種復(fù)雜計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)污

該項(xiàng)目是863計(jì)劃項(xiàng)目，現(xiàn)處于實(shí)驗(yàn)室研究階段。項(xiàng)目成果受專利保護(hù)。 1、項(xiàng)目概述 本項(xiàng)目針對(duì)高速公路進(jìn)出城路段交通擁堵嚴(yán)重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺(tái)，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動(dòng)態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)技術(shù)；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺(tái)，其中對(duì)異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級(jí)信息共享的內(nèi)容和模式進(jìn)行了系統(tǒng)分析，對(duì)異構(gòu)信息進(jìn)行了融合處理，實(shí)現(xiàn)了特征級(jí)信息的發(fā)布。 在短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)研究方面，已對(duì)京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時(shí)交通特征的預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)了交通擁擠的預(yù)判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學(xué)習(xí)方法，對(duì)高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，并進(jìn)行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級(jí)交通動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù) 針對(duì)目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)格式和像素級(jí)融合技術(shù)都有所不同，控制目標(biāo)參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)情況，項(xiàng)目提出的交通特征信息共享平臺(tái)首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級(jí)數(shù)據(jù)融合問(wèn)題，尋求基于服務(wù)水平的動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)技術(shù) 針對(duì)集中式信息共享平臺(tái)投資大、實(shí)施困難的缺點(diǎn)，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及分布式技術(shù)建立交通信息共享平臺(tái)，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設(shè)思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來(lái)說(shuō)，也容易實(shí)現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)模型 將時(shí)間序列理論與關(guān)聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型，在很大程度上提高了預(yù)測(cè)方法的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性，有利于預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù) 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務(wù)水平判定技術(shù)的支持下，運(yùn)用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實(shí)現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關(guān)的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較 目前，我國(guó)已建設(shè)的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個(gè)個(gè)分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問(wèn)題，異構(gòu)情況嚴(yán)重；在信息共享平臺(tái)設(shè)計(jì)上，大都采用集中式為主，需要新建一個(gè)監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項(xiàng)目所提出的預(yù)測(cè)思路及預(yù)測(cè)方法相比，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國(guó)高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術(shù)產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 本課題針對(duì)的主要對(duì)象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設(shè)成本，而且可以滿足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強(qiáng)的應(yīng)用和推廣價(jià)值。在實(shí)際的應(yīng)用和推廣中，還需進(jìn)一步擴(kuò)充和細(xì)化協(xié)同控制目標(biāo)，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對(duì)具體的控制策略和控制設(shè)施進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，以提升協(xié)同控制的實(shí)際效果。 預(yù)期效果： 運(yùn)用系統(tǒng)論和其他相關(guān)領(lǐng)域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺(tái)的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺(tái)的基礎(chǔ)上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實(shí)踐中，研究成果能夠得到較好的應(yīng)用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種過(guò)程控制系統(tǒng)信息安全防護(hù)的異常檢測(cè)方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹(shù)；然后根據(jù)預(yù)設(shè)的分區(qū)原則對(duì)故障樹(shù)的葉子事件進(jìn)行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對(duì)系統(tǒng)同一關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行描述，建立關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型；并通過(guò)對(duì)該數(shù)學(xué)模型的參數(shù)進(jìn)行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)據(jù)表達(dá)式；根據(jù)關(guān)鍵性狀態(tài)的數(shù)學(xué)表達(dá)式計(jì)算關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離，根據(jù)該描述距離計(jì)算任意兩個(gè)區(qū)域?qū)﹃P(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離；根據(jù)

本發(fā)明公開(kāi)了一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風(fēng)險(xiǎn)分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明先建立系統(tǒng)模型，包括資產(chǎn)損失分析模型、人員損失分析模型、環(huán)境損失分析模型、效益損失分析模型、安全事件模型、功能支撐模型以及貝葉斯攻擊圖；然后各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)作為從節(jié)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)其功能運(yùn)行情況，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果發(fā)送給作為主節(jié)點(diǎn)的工程師工作站；最后主節(jié)點(diǎn)根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，利用建立的系統(tǒng)模型，分析系統(tǒng)損失。系統(tǒng)包括設(shè)置在工程師工作站上的主節(jié)點(diǎn)，設(shè)置在各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上的從節(jié)點(diǎn)，

成果簡(jiǎn)介： 成果在國(guó)家科技支撐計(jì)劃、星火計(jì)劃等項(xiàng)目的資助下，以動(dòng)態(tài)的視角，獨(dú)創(chuàng)性地提出了新農(nóng)村信息化理論體系，科學(xué)界定了新農(nóng)村信息化建設(shè)體系框架，明確了農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)村信息化的聯(lián)系與區(qū)別，提出了農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)3×3架構(gòu)和農(nóng)村信息化“一才三務(wù)”推進(jìn)模式及農(nóng)村綜合信息服務(wù)“九機(jī)并進(jìn)”實(shí)踐策略，為開(kāi)展適合中國(guó)特色的現(xiàn)代村鎮(zhèn)信息服務(wù)奠定了理論基礎(chǔ)；面向文本、圖片、音頻、視頻等類型信息，從獲取、傳輸、存儲(chǔ)、處理到發(fā)布利用的全過(guò)程，形成了多方位、低成本的新農(nóng)村信

本發(fā)明公開(kāi)了云存儲(chǔ)系統(tǒng)中基于溯源信息的視頻共享方法。系統(tǒng)客戶端收集視頻溯源信息，客戶端上傳共享的視頻及相關(guān)視頻溯源信息，服務(wù)器根據(jù)客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)器接收到視頻下載請(qǐng)求后，在溯源圖中查找所述請(qǐng)求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，則根據(jù) BFS(廣度優(yōu)先遍歷)算法選擇一條從所述起始視頻到所述請(qǐng)求下載視頻的代價(jià)最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請(qǐng)求下載的視頻并發(fā)送給客

本發(fā)明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達(dá)信息生成方法，包括輸入不同尺度下的同 名矢量建筑物多邊形，然后對(duì)起始圖形和目標(biāo)圖形分別轉(zhuǎn)為轉(zhuǎn)向角函數(shù)表達(dá)形式；基于轉(zhuǎn)向角函數(shù)分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規(guī)律，包括將特征點(diǎn)匹配得到的邊集分別與目標(biāo)圖形對(duì)應(yīng)邊進(jìn)行 轉(zhuǎn)向角匹配，劃分同邊和異邊；融合得到任意中間尺度下多邊形的轉(zhuǎn)向角函數(shù)，轉(zhuǎn)為坐標(biāo)串表達(dá)形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發(fā)明能在有效保持矢量建筑物多邊形直角化邊界特征的前提

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復(fù)雜故障串聯(lián) 整合方法。包括以下步驟：獲取底層故障的底層故障信息，將按各底 層故障第一排序時(shí)刻先后順序列于時(shí)間軸上；并將時(shí)間窗口的起點(diǎn)置 于首個(gè)底層故障的第一排序時(shí)刻處；辨識(shí)時(shí)間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關(guān)聯(lián)性，區(qū)分復(fù)雜故障的類型；對(duì)辨識(shí)出的第一排序時(shí)刻非相鄰 的連鎖故障和保護(hù)隱藏故障進(jìn)行修正；將時(shí)間窗口起點(diǎn)移動(dòng)至下一個(gè) 相鄰底層故障的第一排序時(shí)刻處，對(duì)該時(shí)間窗口內(nèi)底層故障的關(guān)聯(lián)性 進(jìn)行辨識(shí)；重復(fù)上述步驟，直到所有底層故障的關(guān)聯(lián)性辨識(shí)完畢，得 出復(fù)雜故障的串

本發(fā)明公開(kāi)了存儲(chǔ)系統(tǒng)中基于溯源信息的文件元數(shù)據(jù)查詢方法。 在系統(tǒng)客戶端收集溯源信息，通過(guò)分析得到文件相關(guān)性信息并傳遞給 元數(shù)據(jù)服務(wù)器；元數(shù)據(jù)服務(wù)器根據(jù)文件之間的關(guān)系信息實(shí)時(shí)維護(hù)關(guān)系 圖；建立基于關(guān)聯(lián)感知的元數(shù)據(jù)索引樹(shù)；接收到查詢請(qǐng)求后，先在索 引樹(shù)中查找到種子結(jié)果集，然后在關(guān)系圖中查找，得到初始結(jié)果集， 最后對(duì)初始結(jié)果集根據(jù)查詢條件進(jìn)行排序和精簡(jiǎn)得到最終結(jié)果發(fā)送給 客戶。本發(fā)明還提供了相應(yīng)的文件元數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。本發(fā)明

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽(yáng)天頂角、高度角以及太陽(yáng)光譜中夫瑯和費(fèi)線對(duì)于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹(shù)生理信息定量檢測(cè)方法。其中，茶樹(shù)氮肥吸收利用檢測(cè)方法處于國(guó)際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測(cè)量系統(tǒng)及裝備，開(kāi)發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對(duì)于光譜測(cè)量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測(cè)新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損快速檢測(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過(guò)程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。