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本發明公布了一種基于最優模型的WEB輿情趨勢預測方法。該方法的基本思想就是首先對歷史輿情事件進行分類獲取輿情的幾大類別，然后對分類獲得的各個類別中事件的時間序列圖進行聚類獲取小類，通過保證均方誤差和最小的方式求取各個小類的最優模型從而獲取各個大類的最優模型集。

該項目是國家水庫洪水調度決策支持系統的升級版，采用 J2EE/Orancle 9i/Server 2000 平臺進行軟件開發，利用 EJB 構建系統模型和組件，運行于 WEB 環境。主要包括實時遙測數據處理、洪水預報、洪水調度、發電計劃制定、信息查詢、數據庫管理等功能模塊。該軟件采用國家防辦標準數據庫進行開發，同時又針對網絡環境，獨自設計了數據冗余少的多用戶、多方案數據庫表結構，能夠支持多用戶、多方案的洪水預報、洪水調度模擬，極大提高了防汛會商靈活性和專家參與的廣泛性，易于用于遠程防汛會商。此外，該軟件庫群調度模塊，支持庫群系統的聯動方案生成，簡化了流域洪水調度模擬過程，特別便于用于地區、省級防汛調度系統集成管理。

本發明公開一種液壓挖掘機能量優化系統。其第三電磁換向閥與液壓挖掘機的工作油缸的無桿腔、控制閥、第二電磁換向閥分別連通，第二電磁換向閥與蓄能器、第一電磁換向閥分別連通，第一電磁換向閥與液壓挖掘機的油箱、液壓馬達的進油端口分別連通，第四電磁換向閥與液壓馬達的出油端口、蓄能器、液壓挖掘機的油箱分別連通，溢流閥的進油口與蓄能器連通，溢流閥的出油口與液壓挖掘機的油箱連通；液壓挖掘機的發動機的信號輸入端口、液壓馬達的排量信號端口、第一電磁換向閥的輸入信號端口、第二電磁換向閥的輸入信號端口、第四電磁換向閥的輸入信號端口、液壓挖掘機控制閥的輸入信號端口、第三電磁換向閥的輸入信號端口分別與控制器連接。

一、 項目簡介為解決復雜工程優化設計等問題，研發智能優化技術及軟件進行工程建模與優化設計，可以應用于電子、通信等諸多領域。面向復雜大數據信息，研發智能數據挖掘技術可以發掘潛在規律和感興趣的信息，為工業、農業、國防、金融和證券等諸多行業服務。本項目在國家和省市等基金資助下開展的，率先研發出石油測井智能數據挖掘系統；在無線通信、智能天線、半導體器件仿真等領域取得滿意的優化設計效果。二、 項目技術成熟程度在Windows環境下開發出《智能數據挖掘系統（1.0版本）》，并獲得國家軟件著作專利權；現已開始應用在石油測井、無線通信與智能天線等領域，效果顯著。如圖1至圖3所示。三、 技術指標本項目研發的軟件系統在 Windows系統和VC++平臺下進行，還能嵌入Matlab等工具箱進行工作。并具有界面友好、可視化程度高、擴展性強等特點。四、 市場前景對于各種復雜工程問題的建模與優化是非常重要的；面向各行各業的大數據進行數據挖掘，為決策服務更是勢在必行。本課題正是解決這些問題，其應用前景廣闊。五、 規模與投資需求本項目適用于各行各業，主要研發專用軟件系統，研發成本較低（約5-10萬元）。六、 效益分析本項目主要應用于各類復雜工程問題的建模與優化設計，以及各行各業的大數據挖掘，其經濟效益是相當可觀的。七、 合作方式雙方協商，可以采取轉讓、合作、技術指導或其他形式。八、 項目具體聯系人及聯系方式（包括電子郵箱）聯系人：夏克文；地址：（300401）天津市北辰區 河北工業大學信息工程學院；Email：kwxia@sina.com；電話：022-60435739九、高清成果圖片2-3張圖1為系統主界面；圖2是測井解釋應用；圖3是天線波束形成。圖1 智能數據挖掘系統主界面圖2(a) 某油井測井數據200%比例讀取的測井圖圖2(b) 基于支持向量機（SVM）的測井解釋圖3 基于智能優化算法的波束形成方向圖

本發明涉及農業機械領域，具體地說是一種荸薺挖掘機，它由手扶拖拉機、犁地裝 置、傳動裝置、旋切破碎裝置和尾輪裝置組成。手扶拖拉機用以提供動力，犁地裝置將經烤 田后的土翻開，將生長在土下的荸薺翻上來，旋切破碎裝置由第一旋切軸、第二旋切軸、耙 刀、第一支架、第二支架組成，該裝置通過第一支架與犁地裝置相連，通過第二支架與尾輪 裝置相連，第一旋切軸和第二旋切軸上相鄰兩耙刀之間成 120°夾角布置，耙刀將犁地裝置 翻開的土不斷地破碎，使翻上來的荸薺從破碎的土中露出，本發明可解決現有人工采收荸薺 的方法勞動強度大、采收效率低的難題，實現荸薺的大規模種植與高效率采收。

成果簡介：LJParser 大數據搜索與挖掘開發平臺針對互聯網內容處理的需要， 融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術，提供了用于技術二次開 發的基礎工具集。開發平臺由多個中間件組成，各個中間件API 可以無縫地 融合到客戶的各類復雜應用系統之中，可兼容 Windows，Linux， Android， Maemo5, FreeBSD 等不同操作系統

成果基于對地理現象與規律的“格局→作用→過程”的理解，將其抽象為地理空間模式（聚集、關聯與演化模式），并針對地理空間模式挖掘的復雜空間關系、自相關與異質性、優化建模等關鍵科學問題開展研究，構建了面向地理現象理解的地理空間模式挖掘理論與方法。 1.發現了地理實體間空間關系描述的層次性與統計規律，建立了拓撲關系層次化描述模型和度量關系統計描述模型，突破了地理空間模式挖掘中復雜空間關系精細建模與模式認知的基礎問題。 2.發現了空間自相關與空間異質性對地理空間模式表現形式影響作用的統計規律，建立了地理空間模式自適應挖掘模型與方法，突破了地理空間模式挖掘中地理要素自相關與異質性建模的關鍵難題。 3.發現了地理空間模式挖掘過程中模型有效性、模型性能與模型穩定性間的調和規則，結合博弈論與局部搜索策略，建立了地理空間模式挖掘自適應優化模型，提高了挖掘結果質量與穩定性。

成果基于對地理現象與規律的“格局→作用→過程”的理解，將其抽象為地理空間模式（聚集、關聯與演化模式），并針對地理空間模式挖掘的復雜空間關系、自相關與異質性、優化建模等關鍵科學問題開展研究，構建了面向地理現象理解的地理空間模式挖掘理論與方法。 1.發現了地理實體間空間關系描述的層次性與統計規律，建立了拓撲關系層次化描述模型和度量關系統計描述模型，突破了地理空間模式挖掘中復雜空間關系精細建模與模式認知的基礎問題。 2.發現了空間自相關與空間異質性對地理空間模式表現形式影響作用的統計規律，建立了地理空間模式自適應挖掘模型與方法，突破了地理空間模式挖掘中地理要素自相關與異質性建模的關鍵難題。 3.發現了地理空間模式挖掘過程中模型有效性、模型性能與模型穩定性間的調和規則，結合博弈論與局部搜索策略，建立了地理空間模式挖掘自適應優化模型，提高了挖掘結果質量與穩定性。

ER616F是山東臨工一款全新設計的多工況小型無尾挖掘機。集節能、可靠、舒適于一身，操作靈活，噪音低，廣泛應用于建筑工地、園林、市政及城鎮建設等狹窄場合。機動靈活、動作速度快，作業效率高；原裝久保田發動機，動力強、能耗低；1、原裝日本久保田發動機，進氣量大，燃燒充分，能耗低；2、機械油門控制，簡單可靠，油耗低，運行平穩、燃燒效率高；3、液壓系統具有合流、保持等功能，能夠充分利用系統能量，提高作業效率；4、挖掘、平地、裝車等常用工況，工作裝置與回轉動作時間短，作業效率高。關鍵結構件材質好、焊接質量好、檢測設備先進，承載力大，使用壽命長；1、配置世界知名品牌液壓元件，動作控制更靈敏，系統性能更穩定，可靠性高；2、上架為焊接結構，載荷分布均勻，剛性好；下架為分體形式，兩履帶盒伸縮，耐用度高；3、帶手動起動預熱功能，加熱進入燃燒室的空氣，防止低溫起動不良對發動機造成損害；4、空濾帶有電子壓差指示器，具備堵塞自動報警功能；5、工作裝置使用高拉伸強度鋼板，軸座整體鑄造，中間部位加焊隔板。機器人焊接，焊縫探傷儀檢測，可靠耐用；6、各軸、套采用鋼套錳系磷化處理，耐磨性好，使用壽命長。7、工作裝置帶有擺臂功能，可進行小回轉作業，更適合狹窄作業工況；8、更多防護措施：安全鎖定桿、防護燈罩、油缸活塞桿防護板。振動、噪音、排放、視野等達到指標，操控舒適；1、整機做工細膩、流暢，與其它品牌同類機型相比，更加厚重可靠；2、彩色監視器與觸手可及的先導手柄及控制開關，清晰、可控、操作方便。3、采用防傾翻駕駛棚，更加安全；4、發動機符合國三排放標準，綠色環保。保養件集中布置、位置開放，非常便利。1、濾清器集中：空濾器、燃油濾清器、發動機機油濾芯等元件集中布置在發動機罩內，整機布置合理，維護保養方便。2、座椅采用整體前翻設計，大大提高對機艙內零部件的維修保養便利性。3、潤滑便利：對潤滑不便的回轉支承、發動機放油、柴油放油，用油管引出，保養方便；