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復(fù)雜非線(xiàn)性滯后動(dòng)力系統(tǒng)分析與綜合問(wèn)題是控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本項(xiàng)目主要取得如下創(chuàng)新成果： 1、非線(xiàn)性滯后動(dòng)力系統(tǒng)的魯棒控制。主要研究狀態(tài)信息延遲下非線(xiàn)性系統(tǒng)的魯棒控制問(wèn)題。通過(guò)構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)和泛函，很好地解決了一直以來(lái)困擾控制領(lǐng)域的嚴(yán)格反饋結(jié)構(gòu)非線(xiàn)性滯后控制難題。對(duì)于一般結(jié)構(gòu)的非線(xiàn)性系統(tǒng)，提出了反饋控制設(shè)計(jì)框架，克服了現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于滯后項(xiàng)的強(qiáng)假設(shè)條件。  2、非線(xiàn)性關(guān)聯(lián)滯后大系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制。提出了強(qiáng)非線(xiàn)性關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)下大系統(tǒng)的分散自適應(yīng)反饋控制器設(shè)計(jì)方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強(qiáng)耦合滯后大系統(tǒng)的分散控制問(wèn)題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統(tǒng)智能控制和網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)。提出了非線(xiàn)性滯后系統(tǒng)的無(wú)記憶智能控制設(shè)計(jì)理論與方法。給出了非對(duì)稱(chēng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙操作系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)方法，建立了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)、控制器參數(shù)和系統(tǒng)性能的顯性表達(dá)式。 4、應(yīng)用基礎(chǔ)研究：提出了化合反應(yīng)系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)方法，同時(shí)構(gòu)建了工業(yè)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制平臺(tái)。 研究成果在大型高爐建模與節(jié)能減排優(yōu)化控制、惡劣工業(yè)環(huán)境下無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化控制、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人遠(yuǎn)程控制等領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用。

本成果針對(duì)城市水電氣熱等綜合能源數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且與用戶(hù)、時(shí)間、空間信息關(guān)系緊密的特點(diǎn)，構(gòu)建了高性能綜合能源數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提出了細(xì)粒度的能源數(shù)據(jù)分析理論框架及方法，并將其應(yīng)用于智慧城市建設(shè)。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測(cè)量丟失深度信息的問(wèn)題。 系統(tǒng)基于立體視覺(jué)原理，開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實(shí)的面部軟組織立體表面數(shù)據(jù)，結(jié)合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計(jì)算機(jī)斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實(shí)感三維顱頜面部數(shù)字模型。 同時(shí)，系統(tǒng)完成基于三維成像設(shè)備的臨床三維顱頜面部測(cè)量診斷分析系統(tǒng)，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長(zhǎng)等臨床診斷水平。 本研究結(jié)果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術(shù)設(shè)計(jì)、術(shù)后療效評(píng)價(jià)提供新的技術(shù)方法，為正畸和正頜外科教學(xué)培訓(xùn)、多學(xué)科會(huì)診及遠(yuǎn)程會(huì)診提供新的工具，并為進(jìn)一步的口腔虛擬手術(shù)及整形美容業(yè)的手術(shù)計(jì)劃研究提供測(cè)量和規(guī)劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，是牙頜數(shù)字化診療修復(fù)的基礎(chǔ)系統(tǒng)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)口腔醫(yī)療機(jī)構(gòu)總數(shù)超過(guò) 12 萬(wàn)，其中民營(yíng)超過(guò) 4 萬(wàn)家。按照以上數(shù)字計(jì)算，我國(guó)口腔醫(yī)療數(shù)字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)或同類(lèi)產(chǎn)品就存在巨大的市場(chǎng)空間，若以目前市場(chǎng)產(chǎn)品價(jià)格估計(jì)，市場(chǎng)需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣是推動(dòng)口腔正畸修復(fù)的重要保障，具有巨大的市場(chǎng)空間，但鑒于國(guó)內(nèi)在這方面的研究還不成熟，依然沒(méi)有國(guó)產(chǎn)的能夠投入臨床的成熟產(chǎn)品，所以該系統(tǒng)的推廣具有重要的經(jīng)濟(jì)意義和現(xiàn)實(shí)意義。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類(lèi)模型需要單獨(dú)的開(kāi)源系統(tǒng)來(lái)支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜、效率低下。研究目標(biāo)：研究和開(kāi)發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺(tái)FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對(duì)目前大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè) 方面的優(yōu)勢(shì)：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì) 算的深度融合，并可以通過(guò)SQL擴(kuò)展語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢(xún)，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢(xún)。其次，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，時(shí)效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對(duì)大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶(hù)進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對(duì)于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲(chǔ)層和計(jì) 算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性?xún)?yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三 個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們?cè)诩夹g(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢(xún)引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了查詢(xún)解析、查詢(xún)優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語(yǔ)言，通過(guò)統(tǒng)一的查詢(xún)接口支持對(duì)關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪(fǎng)問(wèn)或者跨模型查詢(xún)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢(xún)，比Spark 2.3.4的查詢(xún)時(shí)間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來(lái)實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢(xún)，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門(mén)檻，提高開(kāi)發(fā)效率。多計(jì)算模型融合：在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見(jiàn)的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對(duì)有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對(duì)無(wú)限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們?cè)O(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對(duì)批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過(guò)識(shí)別的bounded標(biāo)志，來(lái)確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開(kāi)展一系列融合優(yōu)化來(lái)提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過(guò)Unified API統(tǒng)一用戶(hù)的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對(duì)于批流混合的計(jì)算，融合架構(gòu)系統(tǒng)的查詢(xún)延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時(shí)效FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲(chǔ)、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)于多模態(tài)存儲(chǔ)，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；對(duì)于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來(lái)提高時(shí)效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中用戶(hù)人工操作的時(shí)效性問(wèn)題， 通過(guò)智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來(lái)縮減人工操作的 時(shí)間?？蓴U(kuò)展FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們?cè)谙到y(tǒng)的資源層、 存儲(chǔ)層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性?xún)?yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來(lái)自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。在存儲(chǔ)層，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識(shí)和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級(jí)別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點(diǎn)成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶(hù)信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣(mài)家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣(mài)家分析產(chǎn)品 銷(xiāo)量變化的原因，以及促銷(xiāo)的有效手段等。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測(cè)量丟失深度信息的問(wèn)題。 系統(tǒng)基于立體視覺(jué)原理，開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確（精度

成果描述：本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨(dú)立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過(guò)采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號(hào)發(fā)生器、門(mén)控時(shí)鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號(hào)、電流獲取電路采集的電流信號(hào)分別依次通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信號(hào),由放大器進(jìn)行信號(hào)放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級(jí)放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實(shí)用新型較為準(zhǔn)確的檢測(cè)被測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)的功耗。市場(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨(dú)立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過(guò)采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號(hào)發(fā)生器、門(mén)控時(shí)鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號(hào)、電流獲取電路采集的電流信號(hào)分別依次通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信號(hào),由放大器進(jìn)行信號(hào)放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級(jí)放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實(shí)用新型較為準(zhǔn)確的檢測(cè)被測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)的功耗。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情行為分析方法，首先基于網(wǎng)絡(luò)新聞或者帖子之間的相似度建立起一個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情事件社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，然后通過(guò)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨時(shí)間的變化以及參數(shù)之間的對(duì)比，自動(dòng)的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的識(shí)別和網(wǎng)絡(luò)輿情事件緊急程度的評(píng)估，方便相關(guān)政府部門(mén)更有效的監(jiān)控和管理網(wǎng)絡(luò)輿論。

本成果以軟件著作權(quán)形式體現(xiàn)（登記號(hào) 2016SR322691 ），生命科學(xué)大多以微生物為研究對(duì)象，因此如何進(jìn)行微生物的分類(lèi)鑒定是生命科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究工作。本成果可根據(jù)微生物的序列自動(dòng)完成多種類(lèi)型的系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)分析，并且以直觀的圖標(biāo)形式展示，并可與各種專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接，簡(jiǎn)單、專(zhuān)業(yè)、直觀，可以作為生物醫(yī)藥行業(yè)鑒定微生物的專(zhuān)業(yè)工具。本成果具有預(yù)留對(duì)接數(shù)據(jù)庫(kù)接口、具有進(jìn)化距離、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)圖形結(jié)果、自動(dòng)合并分析多種進(jìn)化樹(shù)結(jié)果、可在線(xiàn)使用等優(yōu)勢(shì)。

超高分辨率光矢量分析設(shè)備采用“微波光子學(xué)方法”，首創(chuàng)具有國(guó)際領(lǐng)先水平的“超高分辨率光矢量分析技術(shù)”，集成了電-光、光-電和光-光3類(lèi)元器件頻譜響應(yīng)的測(cè)量功能，可應(yīng)用于光纖通信、光纖傳感、光信號(hào)處理和集成光子學(xué)等領(lǐng)域。 技術(shù)特征 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點(diǎn)一：基于120度電橋的高抑制比光單邊帶調(diào)制技術(shù)和基于光載波抑制與平衡光電探測(cè)的非線(xiàn)性誤差對(duì)消技術(shù)。 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點(diǎn)二：光頻梳通道化測(cè)量技術(shù)和基于光希爾伯特變換的鏡像邊帶抑制技術(shù)。 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點(diǎn)三：多種測(cè)量模式融合與系統(tǒng)軟硬件集成技術(shù)。 工作波長(zhǎng)：1528-1565 nm 最高波長(zhǎng)分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精確度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精確度：±1.2° 對(duì)比國(guó)際上最高水平商用光矢量分析儀表LUNA OVA5000，設(shè)備的分辨率提升了4000倍，動(dòng)態(tài)范圍提升了31倍（15dB），相位精確度提升了2.5倍（單通道40GHz范圍內(nèi)），幅度分辨率也提升5倍以上，打破國(guó)外技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的小基站開(kāi)關(guān)控制方法，包括：采集場(chǎng)景信息步驟；數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；提取特征步驟；選擇并訓(xùn)練模型步驟；預(yù)測(cè)步驟。本發(fā)明利用特殊場(chǎng)景下時(shí)刻表以及小基站接入人數(shù)的歷史記錄，建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)小基站內(nèi)的待服務(wù)人數(shù)，根據(jù)待服務(wù)人數(shù)去控制小基站的開(kāi)關(guān)，達(dá)到節(jié)能、減少基站間干擾的目的。在建立數(shù)學(xué)模型的過(guò)程中，本方法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和系統(tǒng)的實(shí)用性。