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基于模型預測的污水處理節能減排智能優化系統
該技術通過自適應模型參數校準的方法，克服此項技術應用的瓶頸。用戶的投資可以通過節省能源費用的方式迅速得到回收。節省 20-30%的供氣能源；總氮去除率增加 30%，減少剩余污泥排放 10%，出水水質更加穩定，減少溫室氣體排放 10%，減少操作員工工作負荷 40%。
揚州大學
2021-04-14
基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法
本發明公開了一種基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網絡，采用 Dijkstra 算法在骨架線網絡中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發明方法能自動獲取高質量的正
武漢大學
2021-04-14
一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法
本發明公開了一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法，提出了識別動態紋理并不需要對整 個復雜的運動過程建模，可以繞開對運動模式進行數學建模這一瓶頸，直接將動態紋理視為若干幀靜態 紋理圖像的聚集，從而將其轉化為靜態紋理分類問題，最后通過聚集靜態紋理模型識別動態紋理。而關 于靜態紋理識別目前有很多成熟有效的算法。本發明利用現有的靜態紋理模型算法，將其拓展至動態紋 理識別的應用，建立基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別框架，推動了動態紋理識別技術發展，實現 了高效快速識別動態紋理。
武漢大學
2021-04-14
基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法
本發明公開了一種基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法，本發明針對遙感影像數 據回歸建模過程中變量空間自相關性對模型的影響，提出采用特征函數空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結果返回給主節點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數空間濾值并行方法在空間統計回歸建模中能夠消除空間
武漢大學
2021-04-14
一種考慮飽和效應的永磁同步電機模型構建方法
本發明公開了一種永磁同步電機模型構建方法，同時考慮了電 機的結構凸極效應和飽和凸極效應，結構凸極系數考慮永磁同步電機， 特別是內置式永磁同步電機由于結構引起的交直軸磁路不對稱的凸極 效應；飽和凸極系數考慮由于磁路飽和引起的交直軸不對稱的凸極效 應；基于所述結構凸極效應和飽和凸極效應給出一個的可辨識參數的 非線性電機電感矩陣，從而建立永磁同步電機模型。本發明通過獲得 考慮飽和后的更準確的電感參數，來更好的構建電機模型和分析電機 的非線性性能，使得電機在非線性工作狀態下控制更準確。
華中科技大學
2021-04-14
體育賽場、危險化學品事故預警模型及應急預案編制技術
人群擁擠踩踏事故風險理論研究對于大型建筑性能化設計，人群疏散及管理等有重要應用意義。目前該研究處于起步階段，僅僅停留在現象表面。故本課題組通過對人群擁擠踩踏事故風險特征分析提出人群擁擠踩踏事故風險理論并建立相關模型，并以此為基礎建立了擁擠事故的預警模型，并提出了相應的應急預案編制技術，從而為大型體育賽場的事故的預警及其應急提供理論支持。 隨著我國化學工業企業的規模和數量的快速增加，大部分化工企業都與有毒有害、易燃易爆的危險化學品打交道。做好危化品的管理，防患于未然固然是企業的大事。但
南開大學
2021-04-14
一種基于 RBAC 訪問控制模型的用戶信息訪問控制方法
本發明公開了一種基于 RBAC 訪問控制模型的用戶信息訪問控 制方法，應用于電子商務，包括以下步驟：1、安全服務器記錄物流發 送方注冊的基本信息，包括名稱及各級網點分布；2、安全服務器將交 易方的用戶信息保存至數據庫；3、安全服務器將用戶信息中的收貨地 址劃分為多個地址區段，并為物流發送方的各級網點指派角色，向不 同角色授予允許訪問不同地址區段的權限；4、安全服務器建立交易鏈， 將收貨方的用戶信息以條碼形式發送給物流
華中科技大學
2021-04-14
旋流式氣液分離器壓降計算模型的應用探討
研究分析了制冷裝置中高 性能的氣液分離器，降低了壓縮機的故障率，減小旋流式分離器的壓降損失，維 持系統的高效運行，促進制冷技術的發展。
上海理工大學
2021-01-12
數字人科技又出新產品——3D打印胚胎模型
3D打印胚胎模型的“全家福”由35個模型組成，包括胚胎總論模型20個，畸變模型15個。
山東數字人科技股份有限公司
2022-05-27
基于時空多尺度聯合學習模型的能源需求預測技術
本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支持。
項目特色：
? 面向綜合能源時空數據的需求分析和預測可以根據歷史數據，結合地理區域的相互關系來預測給定時間范圍和空間位置的能源需求。
? 針對綜合能源的特性，項目提出了聯合學習和遷移學習的思想對模型進行訓練。同時優化不同區域中多種類型能源的聯合預測模型，將已有模型的結果遷移到訓練集數據不足的模型中，提高能源用量預測的準確率。
? 面向智慧城市的綜合能源信息應用服務場景，并利用 GIS 技術實現配電網分析和用戶用電特性分析的可視化。
南開大學
2021-04-13