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采用特征可視化技術(shù)對(duì)嗜酸性粒細(xì)胞與非嗜酸性粒細(xì)胞進(jìn)行了特征區(qū)分，結(jié)果與病理形態(tài)學(xué)診斷特征一致。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員還對(duì)診斷耗時(shí)進(jìn)行了比較，采用現(xiàn)有病理醫(yī)生隨機(jī)抽取10個(gè)視野的方法計(jì)數(shù)和診斷一個(gè)鼻息肉患者平均需要12.7分鐘，病理醫(yī)生若進(jìn)行全片視野進(jìn)行完整計(jì)數(shù)和診斷平均需要148.6分鐘，而AICEP進(jìn)行一個(gè)全片診斷只需要5.4分鐘，大大節(jié)約了時(shí)間成本和人力成本。下一步，AICEP平臺(tái)將進(jìn)行云化及模塊化，通過(guò)云平臺(tái)將專家級(jí)的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。       該成果也是我校附屬第三醫(yī)院與清華珠三角研究院自2019年4月聯(lián)合成立粵港澳大灣區(qū)首個(gè)“醫(yī)學(xué)人工智能中心”后的又一研究成果。該醫(yī)學(xué)人工智能中心基于中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院“一體兩翼、三城四院”發(fā)展格局下豐富的醫(yī)療資源，多個(gè)學(xué)科群的優(yōu)勢(shì)和特色以及清華珠三角研究院、清華大學(xué)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，著力建設(shè)三大平臺(tái)：醫(yī)療影像輔助診療平臺(tái)、人工智能技術(shù)服務(wù)平臺(tái)、專業(yè)技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)。計(jì)劃5年內(nèi)將該中心打造成粵港澳大灣區(qū)醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用的示范基地。

本實(shí)用新型公開了一種 RFID 標(biāo)簽卷繞檢測(cè)分切設(shè)備，包括機(jī)架，機(jī)架上沿柔性膜材傳送的方向依次設(shè)置有放卷機(jī)構(gòu)、糾偏機(jī)構(gòu)、視覺(jué)裝置、檢測(cè)裝置、進(jìn)給機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)；放卷機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材展開進(jìn)行傳送；糾偏機(jī)構(gòu)，用于對(duì)柔性膜材在進(jìn)給方向上進(jìn)行糾偏；視覺(jué)裝置，用于采集柔性膜材的位置信息；檢測(cè)裝置，用于對(duì) RFID標(biāo)簽進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)柔性膜材上不合格的 RFID 標(biāo)簽做標(biāo)記；進(jìn)給機(jī)構(gòu)，用于實(shí)現(xiàn)柔性膜材間歇性進(jìn)給；分切機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材分切成多列；收卷機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材纏繞收卷。本設(shè)備既能實(shí)現(xiàn)對(duì)柔性膜材上的

本發(fā)明公開了一種 RFID 標(biāo)簽卷繞檢測(cè)分切設(shè)備，包括機(jī)架，機(jī)架上沿柔性膜材傳送的方向依次設(shè)置有放卷機(jī)構(gòu)、糾偏機(jī)構(gòu)、視覺(jué)裝置、檢測(cè)裝置、進(jìn)給機(jī)構(gòu)、分切機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)；放卷機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材展開進(jìn)行傳送；糾偏機(jī)構(gòu)，用于對(duì)柔性膜材在進(jìn)給方向上進(jìn)行糾偏；視覺(jué)裝置，用于采集柔性膜材的位置信息；檢測(cè)裝置，用于對(duì)RFID標(biāo)簽進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)柔性膜材上不合格的RFID標(biāo)簽做標(biāo)記；進(jìn)給機(jī)構(gòu)，用于實(shí)現(xiàn)柔性膜材間歇性進(jìn)給；分切機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材分切成多列；收卷機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材纏繞收卷。本設(shè)備既能實(shí)現(xiàn)對(duì)柔性膜材上的

本發(fā)明公開了一種基于模分復(fù)用的單纖雙向傳輸系統(tǒng)，主要包 括兩光信號(hào)輸入單元、兩光信號(hào)輸出單元和模分復(fù)用和解復(fù)用單元； 模分復(fù)用和解復(fù)用單元包括通過(guò)少模光纖連接的兩模式復(fù)用器；信號(hào) 輸入單元產(chǎn)生偏振復(fù)用光信號(hào)；模式復(fù)用器將偏振復(fù)用光信號(hào)耦合到 少模光纖的模場(chǎng)中，完成模分復(fù)用，并通過(guò)少模光纖將模場(chǎng)攜帶的偏 振復(fù)用光信號(hào)傳送給另一模式復(fù)用器；另一模式復(fù)用器將接收到的偏 振復(fù)用光信號(hào)耦合到單模光纖中，并通過(guò)單模光纖傳送給光信

本發(fā)明公開了一種 RFID 標(biāo)簽卷繞檢測(cè)分切設(shè)備，包括機(jī)架， 機(jī)架上沿柔性膜材傳送的方向依次設(shè)置有放卷機(jī)構(gòu)、糾偏機(jī)構(gòu)、視覺(jué) 裝置、檢測(cè)裝置、進(jìn)給機(jī)構(gòu)、分切機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)；放卷機(jī)構(gòu)，用于 將柔性膜材展開進(jìn)行傳送；糾偏機(jī)構(gòu)，用于對(duì)柔性膜材在進(jìn)給方向上 進(jìn)行糾偏；視覺(jué)裝置，用于采集柔性膜材的位置信息；檢測(cè)裝置，用 于對(duì)RFID標(biāo)簽進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)柔性膜材上不合格的RFID標(biāo)簽做標(biāo)記進(jìn)給機(jī)構(gòu)，用于實(shí)現(xiàn)柔性膜材間歇性進(jìn)給；分切機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜 材分切成多列；收卷機(jī)構(gòu)，用于將柔性膜材纏繞收卷。本設(shè)備既能實(shí) 現(xiàn)對(duì)

亞洲中部干旱區(qū)是全球最大的內(nèi)陸型干旱區(qū)，是北半球最重要的粉塵源區(qū)，也是“絲綢之路”核心區(qū)。該地區(qū)新生代（距今6500萬(wàn)年以來(lái)的地質(zhì)時(shí)期）干旱環(huán)境演化歷史及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究，能為理解我國(guó)干旱-季風(fēng)耦合環(huán)境何時(shí)、何因形成提供關(guān)鍵證據(jù)。 蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院副教授王鑫、中科院青藏高原研究所研究員陳發(fā)虎院士等人的一項(xiàng)最新研究認(rèn)為，帕米爾-天山的構(gòu)造抬升及其對(duì)西風(fēng)環(huán)流的機(jī)械分流是亞洲內(nèi)陸氣候環(huán)境格局形成的主因。相關(guān)成果近日在線發(fā)表在《地質(zhì)學(xué)》雜志。 傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，亞洲內(nèi)陸干旱化、全球環(huán)境事件如新生代全球降溫等，與區(qū)域構(gòu)造事件（如青藏高原隆升、副特提斯海的退縮）有關(guān)聯(lián)，而這種聯(lián)結(jié)的紐帶是亞洲季風(fēng)。 然而，越來(lái)越多的證據(jù)表明，西風(fēng)環(huán)流位置和強(qiáng)度的變化，是現(xiàn)今亞洲內(nèi)陸氣候環(huán)境變化的主因。西風(fēng)與帕米爾-天山的相互作用，對(duì)干旱區(qū)內(nèi)部氣候環(huán)境格局的形成演化有重大影響，且可能通過(guò)與亞洲季風(fēng)的協(xié)同作用對(duì)我國(guó)北方氣候環(huán)境變化產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。但地質(zhì)歷史時(shí)期西風(fēng)與帕米爾-天山的相互作用過(guò)程及其氣候環(huán)境效應(yīng)還缺少研究。 蘭州大學(xué)和中科院青藏高原研究所科研團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)這一地球科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際前沿科學(xué)問(wèn)題，聯(lián)合美國(guó)、德國(guó)、塔吉克斯坦等的多家研究機(jī)構(gòu)，圍繞中亞塔吉克盆地早新生界地層開展了深入的研究工作。 科研團(tuán)隊(duì)基于可信的古地磁年代標(biāo)尺，綜合碳酸鹽穩(wěn)定氧同位素、沉積相、元素地球化學(xué)、粘土礦物等證據(jù)，發(fā)現(xiàn)大約自2500萬(wàn)年前（晚漸新世）開始，帕米爾-天山西側(cè)迎風(fēng)坡氣候變濕、碳酸鹽氧同位素整體偏負(fù)，而東側(cè)背風(fēng)坡干旱化顯著加劇、碳酸鹽氧同位素整體偏重。據(jù)此，科研團(tuán)隊(duì)提出，亞洲內(nèi)陸氣候環(huán)境大約自2500萬(wàn)年前就已開始產(chǎn)生顯著的東西向分異。 結(jié)合數(shù)值模擬和構(gòu)造證據(jù)，科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步論證了帕米爾-天山部分山體可能在大約2500萬(wàn)年前就已隆升到現(xiàn)代地勢(shì)的海拔高度的75%即大約3000米，高于3000米臨界高度時(shí)，就能產(chǎn)生環(huán)流效應(yīng)，揭示了帕米爾-天山的構(gòu)造抬升及其對(duì)西風(fēng)環(huán)流的機(jī)械分流作用，是亞洲內(nèi)陸氣候環(huán)境格局形成的主因。 這一發(fā)現(xiàn)，為認(rèn)識(shí)新生代亞洲內(nèi)陸干旱環(huán)境的時(shí)空演變歷史及可能驅(qū)動(dòng)機(jī)制提供了新視角。同時(shí)，該研究也為認(rèn)識(shí)西風(fēng)-季風(fēng)協(xié)同作用過(guò)程及其氣候環(huán)境效應(yīng)提供了西風(fēng)區(qū)的長(zhǎng)序列地質(zhì)記錄。 王鑫為該研究論文的第一作者，通訊作者為王鑫和陳發(fā)虎。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究等項(xiàng)目的聯(lián)合資助。 相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1130/G47400.1

產(chǎn)品詳細(xì)介紹DR2700分光光度計(jì) DR2700型便攜式分光光度計(jì)，是哈希公司最新推出的分光光度計(jì)產(chǎn)品。它迎合了客戶對(duì)分析儀器在價(jià)格和性能上的雙重需求，在DR2800的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上開發(fā)而成，既可用于實(shí)驗(yàn)室分析，又可用于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)和野外水質(zhì)測(cè)試。 DR2700 ●觸摸屏式的用戶操作界面，簡(jiǎn)便快捷；外形小巧輕便，易于攜帶。內(nèi)置的130多條標(biāo)準(zhǔn)曲線可以滿足用戶對(duì)多種分析參數(shù)的測(cè)試要求，同時(shí)保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。中文菜單的觸摸屏式用戶界面，便于用戶操作儀器。該儀器廣泛應(yīng)用于工業(yè)、市政、環(huán)保、教育等領(lǐng)域的水質(zhì)監(jiān)測(cè)。其特點(diǎn)為： ●光學(xué)性質(zhì)及穩(wěn)定性得到了極大改善 －比色池?cái)[放位置及旋轉(zhuǎn)不會(huì)影響讀數(shù)的變化 －堅(jiān)固的底盤設(shè)計(jì) ● USB接口便于程序升級(jí)、數(shù)據(jù)傳輸和打印機(jī)等附件的使用； ●儀器內(nèi)存130多個(gè)預(yù)置分析方法曲線； －最新的內(nèi)置程序，可在哈希公司英文網(wǎng)站(www.hach.com)下載至U盤,U盤連接在儀器接口上進(jìn)行內(nèi)置程序的更新。 ●兩種供電模式： （1）電池供電 （2）交流電源供電 ● ●軟件方面多種尺寸的比色池附件。例如，可選流通池附件，用于大體積水樣分析和痕量測(cè)試。 －密碼保護(hù) 儀器可設(shè)置密碼，控制不同功能的使用和修改權(quán)限（如防止某些沒(méi)有權(quán)限的人員修改儀器內(nèi)存儲(chǔ)的程序和基本設(shè)置）。 技術(shù)指標(biāo)： 波長(zhǎng)范圍：400-900nm 帶　　寬：5nm 波長(zhǎng)選擇：根據(jù)方法自動(dòng)選擇波長(zhǎng) 波長(zhǎng)校準(zhǔn)：自動(dòng)校準(zhǔn) 讀數(shù)模式：透過(guò)率（% 預(yù)置程序：130 用戶程序：10 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：200 操作界面語(yǔ)言：中文可選 電　　源：（1）交流供電：100-240V，47-63Hz個(gè)測(cè)量值個(gè)多個(gè)），吸光度和濃度 （2 重　　量：4.0kg (不帶電池)；4.3kg (帶鋰電池)）電池供電：可充電的鋰電池 操作環(huán)境：10-40℃；80%相對(duì)濕度，無(wú)冷凝現(xiàn)象   標(biāo)準(zhǔn)配置： DR2700-01包括如下配置： DR2700分光光度計(jì)：儀器操作手冊(cè)；分析手冊(cè)（CD-ROM）；A型適配器（適用1厘米方形比色池），B型適配器（適用多光程比色池，1英寸/1厘米比色池及流通池），C型適配器（1英寸圓形比色池）；保護(hù)罩；遮光罩通用型電源適配器（配有轉(zhuǎn)換插頭）；1對(duì)1英寸方形玻璃比色池。 DR2700-01B包括如下配置： 除了包括DR2799-01的所有配置外，還配有可充電的鋰電池。   選購(gòu)附件： 59404-00流通池組件 LZV551可充電的鋰電池 27639-00 DR/Check ABS標(biāo)準(zhǔn)液 LZV582 USB主板 LZY274 DataTrans軟件 HYH019防塵罩 DR2700分光光度計(jì)也可以配置成為DREL2700便攜式水質(zhì)實(shí)驗(yàn)室使用，可為用戶提供靈活、準(zhǔn)確和方便的測(cè)量。詳細(xì)的配置信息請(qǐng)咨詢美國(guó)哈希公司的各個(gè)代表處！

STRATOS 5000采用三分頻揚(yáng)聲器系統(tǒng)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)由由1只3* 5"釹磁中音+9* 1""球頂高音的無(wú)源線陣列全頻音箱+1只內(nèi)嵌4路輸入帶雙通道功率放大器的箱式調(diào)音臺(tái)的12"有源超低頻音箱+1只可調(diào)節(jié)高度的伸縮支架組成；音色清晰、細(xì)膩，低頻堅(jiān)實(shí)有力，重量輕，攜帶方便。

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對(duì)應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)：在航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過(guò)程混合建模與全流程加工精度預(yù)測(cè)等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測(cè)混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測(cè)。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過(guò)程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過(guò)程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫(kù)1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實(shí)現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實(shí)現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計(jì)與現(xiàn)場(chǎng)預(yù)先感知，加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過(guò)程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實(shí)現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問(wèn)題，開展基于制造過(guò)程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過(guò)程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機(jī)理，構(gòu)建了批量零件加工過(guò)程中誤差傳遞的理論模型，探究了機(jī)床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對(duì)于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)大長(zhǎng)徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過(guò)程中機(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)方面的具體要求。通過(guò)中國(guó)航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、全流程誤差建模與分析、加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識(shí)與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識(shí)庫(kù)軟件通過(guò)第三方測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測(cè)試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫(kù)軟件第三方測(cè)試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)采集加工過(guò)程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫(kù)和產(chǎn)品數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)，獲取機(jī)床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場(chǎng)加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過(guò)南方公司現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗(yàn)證通過(guò)了中國(guó)航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實(shí)現(xiàn)了切削過(guò)程的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)，切削過(guò)程關(guān)鍵物理量的預(yù)測(cè)時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測(cè)。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)方法，建立了現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實(shí)現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。