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本成果所屬項目獲得教育部自然科學二等獎和商業部科技進步獎三等獎。 (1)基于主題模型的軟件工程數據建模和分析技術。 (2)基于形式概念分析的修改分析和測試技術。(3)基于自然語言處理的軟件數據預處理技術。 (4)個性化的軟件開發和維護管理。 (5)自動化的軟件數據概要化技術。 (6)基于動態主題模型的軟件演化建模技術。 (7)針對具體軟件歷史代碼庫的詞庫自動構建技術。

根據數據的特點，選用合適的均值與描述離散程度的統計量，能夠客觀評價實驗數據的優劣性。其它統計技術如參數估計、假設檢驗、參數與非參數假設檢驗、方差分析、回歸分析等應用

目前基于AI的圖像分析技術已經日趨完善，在人臉識別、車牌識別等場景的應用越來越廣泛，市場競爭也愈發激烈。本成果面向更復雜的場景：視頻分析。通過深度網絡學習視頻數據的時空特性，能夠捕捉視頻的動態信息并進行自動分析，達到不同應用的目標。目前在較難的視頻分析任務—手語翻譯上達到較為先進的水平。

基因芯片實驗產生出大量基因表達數據，為了從這些數據中提取有用的生物學信息，需要對數據進行各種分析處理。本項目提供的基因表達數據分析軟件采用了先進的數學模型，充分考慮了實驗中各種誤差的影響，可以從數據中分析出更為準確的生物學信息，并且具有較快的處理速度，可以滿足大規模芯片實驗數據分析的需要。技術特點：（1）直接從對GeneChip基因芯片原始實驗數據進行處理開始，提供對基因表達數據一系列多層次的分析軟件。（2）能夠考慮重復實驗誤差，特別對重復實驗數據進

全元素快速定量檢測方法及綠色技術，實現在線實時檢測的需求。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 1、研發背景 在食品、藥品、冶金、煤炭、化工等各行業的工業現場特定工業步驟上需要原料在線全元素監測設備，以保證生產質量，因此，都需要快速獲取其成分及元素信息的在線檢測系統，用以實現在線原料配比、工業品判別、質量評價等過程管控，實現無人值守的智能化生產制造，節能增效，現在基本采用傳統的靠經驗、抽檢、人為調配方式，難以精確生產、人為因素影響大、品質難于保障。離線的全元素分析方法有氣相色譜法、液相色譜法、質譜法等工序復雜，耗時長，無法實時指導在線生產。因此，不能滿足智能工廠和數字工廠對現場工藝的實時調控與質量監測等升級換代的需求，如智慧電廠對煤炭在線檢測和實時自動配煤的需求、藥廠對于藥品質量的實時監測和管控、食品安全方面農殘等有害物質的快速評測等。一直缺少相關全元素快速定量檢測方法及綠色技術，難以實現在線實時檢測的需求。 針對不同行業的不同產品所涉及多種不同元素，特別是輕元素（Z<11）的快速實時定量檢測需求，本前沿技術依托脈沖激光誘導原子發射光譜的綠色技術，解決全元素快速檢測的技術問題，開發快速全元素定量檢測智能光譜技術，從而解決智能制造領域的關鍵傳感器環節的產品需求，將在食品、藥品、煤炭、土壤、冶金等領域實現大規模應用，填補相關傳感器缺失的技術空白。 2、解決主要問題 瞄準國家智能制造快速全元素檢測技術空白，針對煤電企業十三五規劃節煤降耗重大需求，注重理工結合，基于微區增強光譜理論及技術研制開發了在線煤質分析儀。利用大介電常數限域理論及放電增強光譜技術部分抑制了基體效應的影響【OE，2017；OE，2018】，光譜強度增加近10倍，光譜穩定度提高了57%，實現了高精度光譜測量，解決了煤質檢測準確性低、穩定性差的問題，進而完成了高穩定性全元素快速檢測光譜系統產業化應用【JAAS，2020】，建立了產業化基地。該系統可完成C、H、N、S在內的50余種元素高精度快速定量分析，并給出煤熱值、灰分、揮發分、水分四大指標。 3、創新性 技術創新：利用大介電常數限域理論及放電增強光譜技術部分抑制了基體效應的影響【OE，2017；OE，2018】，光譜強度增加近10倍，光譜穩定度提高了57%，實現了高精度光譜測量，解決了煤質檢測準確性低、穩定性差的問題。 算法創新：依托智能算法，實現了六個月以上的穩定監測，有效的抑制了環境導致的信號變化。 技術先進性：突破了激光激發穩定性，算法魯棒性等重要問題，目前是目前市場上唯一可選的依托激光光譜技術的煤質在線檢測設備，是全國第一臺安裝在電廠的在線激光煤質監測設備；是唯一已經在工業化現場工作超過6年的工業化系統；唯一的算法穩定性超過半年的工業化設備。 4、推廣應用價值為該行業提供了綠色煤質在線檢測解決方案，先后在華電國際集團鄒縣、章丘等電廠裝機七套，打通煤電企業燃燒控制最后一個技術環節，每個機組可年均節能百萬元，總計節能千萬余元，并大大降低了元素檢測不當導致的鍋爐事故率，將改變煤電行業的粗獷式運行方式。該系統還將在海關、土壤、醫藥等民用領域實現大規模應用，服務于“中國制造2025”的國家戰略。

由李同合副教授主持的、一種具有國內先進水平的、用于測量記錄電機啟動過程中的瞬時電流電壓波形、以便分析評估電機啟動特性的測試分析系統（MST2000），近日由西安交通大學和廣東嶺澳核電有限公司合作完成。該系統由電流傳感器、電壓傳感器、電流電壓轉換箱、計算機（筆記本電腦）和測試分析程序等組成，適應于Windows95/98操作系統，中英文可選。測試結果包括：啟

掌握了基于有限元仿真模型的狀態監測技術，利用傳感器測量信息實時修整有限元模型參數使其能夠真實反映機床狀態的目標，從而獲得信息量大且準確的監控信息。該技術已用于秦川機床集團齒輪磨削主軸熱誤差的監測以及滾珠絲桿狀態監測之中。

開發了基于運行模態分析(OMA)的機床動態性能測試與分析技術，其技術特點為無需人工激勵，通過借助環境振動如地基振動作為激勵、機床運行產生的振動即可滿足采集要求。采集信號只涉及輸出響應信號，無需激勵信號，且不存在錘擊法中捶擊所得數據不滿足要求的情況，操作簡單。

圓筒拉深是拉深工藝中應用最多的一種。最佳拉深工藝要求以最少的拉深次數在不起皺 和不破裂的前提下成形合格零件。目前國內各種沖壓手冊沿用前蘇聯羅氏手冊中給出的低碳 鋼板材在圓角凹模拉深時無壓邊圈和有壓邊圈情況下的多次拉深極限數據，不僅材料少，而 且沒有考慮工件和模具幾何參數、壓邊力以及潤滑條件等因素，參考價值有限。而圓錐凹模 拉深極限數據尚無可參考資料。 本軟件是 2008 年度江蘇省機械工業科技進步一等獎項目《板料成形壓縮失穩預測與控 制》的主要成果。該軟件依據項目提出的拉深危險斷面最大承載通式和新的塑性彎曲能量方20 程以及變形區應力應變分析，編制了如下程序： （1）無壓邊圓角凹模拉深皺曲極限預測程序 （2）無壓邊錐模拉深皺曲極限預測程序 （3）有壓邊圓角凹模拉深最小防皺壓邊力預測程序 （4）有壓邊圓角凹模拉深破裂極限預測程序 （5）有壓邊圓角凹模再次拉深破裂極限預測程序 （6）有壓邊錐模再次拉深破裂極限預測程序 該軟件適用于所有拉深板材，不受工件和模具幾何參數以及工藝條件限制，只要輸入工 件材料及幾何參數、模具參數、工藝條件，即可準確地預測各種拉深條件下的起皺與破裂極 限和最小防皺壓邊力。是模具工程師的得力分析軟件。 軟件采用 FORTAN77 語言編制，在普通微機上即可運行。 

常規邊坡穩定分析軟件主要是在原有程序的基礎上進行二次開發，完善前后處理功能，以實用為主。在程序界面、數據輸入方式、輸入量和結果輸出等方面要超過現有軟件。 有限元邊坡穩定分析軟件的工程技術內核具有國內領先和國際先進水平。