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質(zhì)量遠程監(jiān)控與維護信息化服務(wù)平臺，包括：質(zhì)量遠程監(jiān)控系統(tǒng)、工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)遠程維護、工程管理系統(tǒng)、智能監(jiān)測預警體系等六個功能模塊。其中“質(zhì)量遠程監(jiān)控與工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)”是整個系統(tǒng)的核心，基于全國設(shè)備運行的云數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過分析計算給出最優(yōu)的工藝操作參數(shù)，系統(tǒng)人員可遠程修改環(huán)保裝備的底層操作參數(shù)和程序，進行遠程優(yōu)化操作與系統(tǒng)軟件故障的診斷與排除。通過質(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獨立的污染物治理遠程運營管理模型，可以快速生成分析管理報表、趨勢以及各種復雜計算，以實現(xiàn)污

該項目是863計劃項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、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，實現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時交通特征預測技術(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 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，其中對異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級信息共享的內(nèi)容和模式進行了系統(tǒng)分析，對異構(gòu)信息進行了融合處理，實現(xiàn)了特征級信息的發(fā)布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實測數(shù)據(jù)進行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時交通特征的預測，并實現(xiàn)了交通擁擠的預判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進行設(shè)計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級交通動態(tài)信息融合技術(shù) 針對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)格式和像素級融合技術(shù)都有所不同，控制目標參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標準不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務(wù)水平的動態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設(shè)計技術(shù) 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，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，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)有的管理體制來說，也容易實現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關(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交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術(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)基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構(gòu)情況嚴重；在信息共享平臺設(shè)計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現(xiàn)有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國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： 本課題針對的主要對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，具有較強的應(yīng)用和推廣價值。在實際的應(yīng)用和推廣中，還需進一步擴充和細化協(xié)同控制目標，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設(shè)施進行詳細設(shè)計，以提升協(xié)同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統(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的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺的基礎(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)合部的交通問題。

本發(fā)明公開了一種過程控制系統(tǒng)信息安全防護的異常檢測方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹；然后根據(jù)預設(shè)的分區(qū)原則對故障樹的葉子事件進行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對系統(tǒng)同一關(guān)鍵狀態(tài)信號進行描述，建立關(guān)鍵狀態(tài)信號的數(shù)學模型；并通過對該數(shù)學模型的參數(shù)進行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關(guān)鍵狀態(tài)信號的數(shù)據(jù)表達式；根據(jù)關(guān)鍵性狀態(tài)的數(shù)學表達式計算關(guān)鍵狀態(tài)信號的描述距離，根據(jù)該描述距離計算任意兩個區(qū)域?qū)﹃P(guān)鍵狀態(tài)信號的描述距離；根據(jù)

本發(fā)明公開了一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風險分析方法及系統(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)點作為從節(jié)點，監(jiān)測其功能運行情況，并將監(jiān)測結(jié)果發(fā)送給作為主節(jié)點的工程師工作站；最后主節(jié)點根據(jù)監(jiān)測結(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，設(shè)置在各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上的從節(jié)點，

成果簡介： 成果在國家科技支撐計劃、星火計劃等項目的資助下，以動態(tài)的視角，獨創(chuàng)性地提出了新農(nóng)村信息化理論體系，科學界定了新農(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)”推進模式及農(nóng)村綜合信息服務(wù)“九機并進”實踐策略，為開展適合中國特色的現(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、處理到發(fā)布利用的全過程，形成了多方位、低成本的新農(nóng)村信

本發(fā)明公開了云存儲系統(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。云存儲系統(tǒng)服務(wù)器接收到視頻下載請求后，在溯源圖中查找所述請求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲系統(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求下載視頻的代價最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請求下載的視頻并發(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，然后對起始圖形和目標圖形分別轉(zhuǎn)為轉(zhuǎn)向角函數(shù)表達形式；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，包括將特征點匹配得到的邊集分別與目標圖形對應(yīng)邊進行 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)為坐標串表達形式， 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)明公開了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復雜故障串聯(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 層故障第一排序時刻先后順序列于時間軸上；并將時間窗口的起點置 于首個底層故障的第一排序時刻處；辨識時間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關(guān)聯(lián)性，區(qū)分復雜故障的類型；對辨識出的第一排序時刻非相鄰 的連鎖故障和保護隱藏故障進行修正；將時間窗口起點移動至下一個 相鄰底層故障的第一排序時刻處，對該時間窗口內(nèi)底層故障的關(guān)聯(lián)性 進行辨識；重復上述步驟，直到所有底層故障的關(guān)聯(lián)性辨識完畢，得 出復雜故障的串

本發(fā)明公開了存儲系統(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)系信息實時維護關(guān)系 圖；建立基于關(guān)聯(lián)感知的元數(shù)據(jù)索引樹；接收到查詢請求后，先在索 引樹中查找到種子結(jié)果集，然后在關(guān)系圖中查找，得到初始結(jié)果集， 最后對初始結(jié)果集根據(jù)查詢條件進行排序和精簡得到最終結(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、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費線對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)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(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程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實時監(jiān)測與精細化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實現(xiàn)了茶園水肥精準管理和病害防控。 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、緊實度對于光譜測量的影響機制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標的無損快速檢測裝備，實現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實時品質(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)計出名優(yōu)綠茶機械炒制的核心作業(yè)機構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機械制茶工藝指標數(shù)據(jù)庫和標準； （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)，實現(xiàn)從“憑經(jīng)驗做茶”到“看數(shù)字制茶”。