工业大数据驱动的智能制造服务系统构建技术

为了快速响应终端用户的制造服务需求,提出了智能制造服务系统构建方法,该方法以智能制造服务活动大数据为基础,将制造服务需求转换为智能制造服务方案,并调用智能制造服务模块匹配方案,集成为智能制造服务系统提供给终端用户.在智能工厂、智能生产、智能服务等智能制造服务活动大数据分析基础上,建立了智能制造服务系统模块化的过程模型,该模型以用户域、功能域、制造服务域、流程域、交付域刻画模块化过程的映射关系.结合工业大数据和改进遗传蜂群算法对智能制造服务系统构建过程中智能制造服务模块组合优选问题制定了优选方案,提出了基于反向学习的改进遗传蜂群算法(IGBCOL)的智能制造服务模块组合优选策略.最后通过汽车个性化定制服务模块的算例分析,验证了该算法的可行性,以及工业大数据驱动智能制造服务系统构建方法的有效性.     

OWL2QL存储与应用

通过对OWL2语法结构和推理方式的分析,提出OWL2基本元素和公理在关系数据库中的存储结构和推理实现方式.将部分推理结果在数据库中进行存储,提高了本体存储和推理的效率,并能对大规模的本体进行存储.通过构建知识管理平台验证了该存储方式的有效性.     

地理要素多尺度建模的本体分析方法

在利用多比例尺序列地图数据构建地理要素多尺度空间数据库的过程中,需要在多尺度数据模型的概念设计阶段定义客观的地理要素多尺度抽象表达方法、提取出要素及要素间的多尺度联系.鉴于目前对地理要素认知、抽象、定义、表达等各个环节上的多重概念和抽象表达模式的现状,提出基于本体的多尺度建模设计方法;设计多尺度数据模型的三层本体,构建本体驱动的要素多尺度通用建模框架,包括同一尺度模型中要素和要素间关系的抽象和描述方法、不同尺度模型要素间关系的抽象和描述方法等,保证模型不同层面上的通用性、可扩展性、专用性:以路网要素为例验证了该方法的可行性,为多尺度数据建模的研究提供了有益的借鉴思路和方法.     

工业大数据驱动的核电装备智能设计-制造-服务技术与应用

针对核电大数据集成管理缺乏适应性和应用价值有限的问题,提出了一种基于工业大数据分析架构的核电装备智能设计制造服务体系.首先,基于核电大数据的领域特性设计了核电装备全生命周期数据空间,通过业务系统数据与主数据两个层次,实现海量多源异构数据分布式存储,并提出模型驱动的核电大数据应用模式.在此基础上,基于数据空间提出了核电装备智能设计制造服务体系框架和关键技术,包括基于模型数据知识联合学习的智能协同设计、多阶段数据融合驱动的质量管控与精准追溯、高维动态边缘数据驱动的运行服务智能诊断预测等技术,为生产决策和运作管理提供依据,促进核电装备安全性、可靠性和经济性指标持续优化.最后通过核电装备典型业务场景来验证所提框架和技术的有效性,并取得了良好的应用效果,为未来核电大数据协同管理和智能应用提供参考.     

考虑未知输入的异构集群系统群体智能合围跟踪控制

集群系统合围跟踪控制是群体智能涌现在运动控制层面的实现途径之一,在智能化战争时代具有广阔的应用前景.本文面向未来空地群体智能作战中护卫任务的应用需求,聚焦军品押送、重要人物护送等典型任务场景,研究了异构集群系统考虑领导者具有未知输入的分布式编队-合围跟踪控制问题,以实现复杂环境下空地协同智能作战.首先引入代数图论知识,建立具有未知输入的异构集群系统模型,提出了一种编队构型生成系统.之后结合自适应控制律,利用邻居局部信息交互设计了基于边的分布式编队-合围跟踪控制器,并证明了闭环系统的稳定性.此外,对异构集群系统涌现出的更复杂的群体智能特征进行了分析与总结.最后,通过数值仿真验证了本文所提出的方法能够实现预期的编队-合围跟踪控制,并建立了实物等效验证系统,对控制方法的有效性进行了验证,为实际情况下大规模空地协同智能作战提供了有力的理论支撑.     

一种改进的从关系数据库挖掘本体的技术

通过对关系模式与OWL本体之间的相关性进行分析,提出了一种基于关系数据库自动生成本体的方法.该方法从关系模式主外键之间的相关性分析出发,对关系模式的结构和数据完整性约束等方面进行深入研究,并给出一系列从关系数据库挖掘本体的思路,能够挖掘深层次的语义信息,如继承关系和属性特性等.     

孪生数据与特征增强融合驱动的装备小样本诊断方法

近年来,得益于新一代信息技术的快速发展,智能故障诊断技术在航空航天、海洋工程、汽车工业等领域得到了广泛的关注与应用.然而,一方面,智能故障诊断模型在实际应用部署时,面临着故障样本不足的难题,导致所构建的模型诊断可靠性较低;另一方面,现有面向小样本问题的智能诊断方法往往需要相关性较强的实测数据作为支撑,这极大限制了该方法的实用性.基于此,本文提出了一种孪生数据与特征增强融合驱动的机械装备小样本故障诊断方法.首先,构建机械装备的虚拟模型,并结合装备的运行机理知识和健康状态的实测数据对模型进行优化修正,以获取高保真模型,进而基于该模型获取高质量的孪生故障数据;其次,以孪生故障数据为输入,利用生成对抗网络进行装备孪生故障数据的特征增强,并将增强后的数据用于卷积神经网络模型的训练,从而实现装备的智能故障诊断;最后,以某汽车用变速器为研究对象,验证所提方法的可行性.该方法丰富了新一代工业人工智能与大数据分析理论,为现代装备的小样本智能故障诊断提供了一种新的解决思路.     

结构与内容一体化搜索——从知识组织角度理解搜索

建立了基于医疗本体的知识库系统,通过结构和内容一体化搜索的方法,实现了对与搜索要求相关的信息的再组织,使搜索结果系统化、有序化、层次化,达到有效利用知识库中知识的目的.     

基于Web服务的制造网格

文章首先介绍了网格的概念、分类及应用,然后在Web Services技术、OGSA的体系结构等已有研究的基础上,分析了制造网格的概念和特征,研究了制造网格孕育和生长的特点,并提出了制造网格的生长模型和制造网格母体系统的构建内容和方法。     

基于知识点本体的语义扩展研究

传统的基于关键字的信息检索不能很好地检索到相关的资源.通过分析教学领域知识点本体的语义相关性特点,提出了一种基于知识点本体的语义扩展算法.该算法通过将概念间关系进行分离,利用概念层次结构和关联关系并考虑多种影响因素分别计算语义相似度和相关度,进而综合量化成语义关联度进行语义扩展检索.实验表明,本文所提出的语义扩展算法能够有效地提高查全率、查准率,取得较好的检索效果.     

农业知识工程建设中复杂系统理论与混合计算方法研究

农业生产是一个复杂的生命系统,也是一个知识密集型的产业.本文针对传统农业生产控制和智能农业控制在农业生产这一复杂系统中存在的农业知识工程的"获取"、"表示"、"应用"和"管理"的系统性、效能性、精确性、时效性所表现出的局限性、脆弱性、孤立性、单调性,以及不能有效地解决农业信息系统所面临的关键性问题(及时掌控态势、有效控制风险、提高管理效率)进行分析,提出了以复杂系统科学理论为指导,以混合智能计算为基础,注重开展互动性的语言动力学人机交互与信息抽取、系统性的复杂知识结构设计与模型构造、机理性的领域知识关键因素识别与分析、开放型的农业(大)生产模型扩展与改造4个理论技术和病虫预报、肥水运筹、模式栽培、风险提示、价格分析、销售匹配6个科学实践研究.     

作物-环境信息的快速获取技术与传感仪器

作物-环境信息的快速获取是精准农业实施最为基本和关键的因素.作物信息主要包括作物生长过程中营养信息、生长发育不同阶段的生理信息和生态信息、呼吸作用、光合作用、根系发育等信息、病虫害信息等.环境信息主要包括土壤信息等.作物-环境信息具有数据海量、多维,空间分布差异大,时变性强等特点.传统的作物-环境信息获取方法耗时费力,无法满足精准农业信息快速获取的需要.为此需要大力研究适用于作物-环境信息快速获取的技术和传感仪器.目前主要采用的信息快速获取方法包括机器视觉、光谱分析以及多光谱与高光谱成像技术等.文中对目前主要开展的作物-环境信息快速获取技术和传感仪器进行了综述,并提出了进一步开展作物-环境信息快速获取技术和传感仪器的研究方向.     

水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术研究进展

快速有效地采集和描述水稻-稻田环境系统重要信息,是水稻精准生产作业的重要前提和关键.在水稻的精准生产过程中,需要掌握稻田平整度、泥脚深度与耕作阻力、稻田水层高度及土壤含水率、土壤养分、温室气体排放、稻田有害排放物和水稻病虫害、水稻苗情长势以及产量估测等信息,要求能够定位、快速、精确、连续地测量.传统的实验室分析方法已很难满足这一要求,为此,需要大力开展适用于水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术的研究.文章主要对上述信息快速获取技术的研究进展进行了分析,并提出了今后进一步开展水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术的研究方向.     

面向精细农业的高维数据本征维数估计方法研究进展

农业信息化是精细农业的重要研究领域,也是农业现代化的重要标志.针对精细农业研究和实施中存在的高维数据处理难题,在分析农业信息快速实时处理需求的基础上,阐述了海量高维数据处理的基本方法,重点对高维数据的本征维数估计理论研究、关键技术和模型参数对本征维数估计结果的影响等进行论述,并分析数据本征维数估计理论尚需解决的科学问题,提出我国在该研究领域的重点发展方向和前沿问题.     

可控环境生产系统建模、仿真与控制研究进展

可控环境生产系统属于复杂系统,目前对这类系统的建模及控制问题没有形成系统的方法与理论,因此在对这类系统进行控制时,缺乏理论依据.本文在回顾过去几十年可控环境生产系统建模与控制的各种方法的基础上,探讨了当前可控环境生产系统在系统建模、仿真及控制中存在的问题,如支持生产可使用的作物生长数学模型信息的不完整性,水肥系统的模型信息的时间尺度问题,环境模型的动态时变特性以及作物、土壤、大气相关变量的作用关系,耦合的多环境因子的控制问题、包括能耗在内的冲突多目标控制问题和考虑模型误差和气候突变等不确定性的鲁棒控制问题等.在此基础上,根据系统的特性:多变量,非线性,多模型(作物模型,土壤模型,大气模型)、模型之间强耦合、大尺度、能量有限、分布参数、冲突多目标等的特点,提出了该系统有效建模、仿真、控制急需解决的瓶颈问题和可能的研究趋势.     

变量施肥决策的多目标优化模型与算法

变量决策模型和优化算法是精准农业变量作业处方生成的核心环节.文中建立了一个综合考虑作物产量、质量、能源消耗、环境影响等多个指标的变量施肥多目标优化模型,提出了一种求解此类问题的高效禁忌搜索算法,从产量最大化的初始施肥方案出发,基于最近可行解的概念进行邻域搜索,并按照质量优先的策略不断寻找和更新解集,最后得到一组非支配意义下的优化施肥方案,以提高精准农业变量施肥的决策支持能力和水平.通过对江西宜春地区油茶树变量施肥问题的案例研究,验证了模型和算法的有效性和实用性.     

我国陆地观测卫星现状及发展战略思考

本文回顾总结了我国陆地观测卫星载荷体系、地面系统建设及数据应用等方面的发展现状和成就,分析了当前所面临的挑战和任务,以此为基础,对我国陆地观测卫星的未来发展进行了战略思考和展望,提出了加强国家顶层规划、加强地面系统统筹建设、实现系列化业务化运营、加强国际合作、推进产业化发展等建议.     

植物昆虫种群动态数学建模研究与展望

植物虫害防治已不只是农林生产中的常规问题,它早已演变成为生态环境与食品安全中的重大应用问题.然而,人类对该问题的认知远远不足以为现实应用提出令人满意的有效指导.这其中也是由于植物昆虫种群可以纳入"多生命体-环境"为对象的复杂系统研究范畴.面对这样极具挑战性的科学问题,本文主要从计算机建模的研究路径对模拟植物昆虫种群动态的数学建模方法进行回顾,从模型构造方法和模型所考察研究对象的种类两方面对植物昆虫种群模型进行了分类;将目前的植物昆虫种群动态模型用通用数学表达式表达,并针对各类型的植物昆虫种群动态模型对数学表达式进行特殊说明,进一步强调了模型间的差异;介绍了目前比较成熟的几个模拟昆虫种群动态发展的软件;总结了基于植物昆虫种群动态模型研究种群动态行为、害虫防治技术所采用的数学分析和优化控制方法.文章最后探讨了目前植物昆虫种群动态模型的研究现状和发展趋势,以及在建模时所应考虑的问题,并对进一步完善模型方法及技术应用进行了展望.     

基于模型及实验的植物电信号胞外测量关键问题研究

胞外测量是植物电信号研究中重要的检测方法,而胞外测量结果反映了多个植物细胞电信号在时间和空间的加合,研究胞内与胞外检测信号的关系,对于进一步的理解和分析胞外检测信号变异、提供合理的解释及信息是有待研究的科学问题之一.文中基于修正的HodgkinHuxley及胞外电位分布方程,从理论和实验两方面对植物电信号的胞外测量做了探索.理论上建立植物电信号胞外测量模型,然后应用此模型进行了单个细胞和多个细胞的胞外电位仿真,单细胞胞外电位在几十微伏,而多细胞情况复杂.并以蚕豆为实验材料应用微电极技术和胞外电极记录了植物胞内外电位信号.通过对测量结果的分析、测量结果与模型仿真结果的比较,可以认为胞外测量信号为电极周围群体细胞电信号的时空叠加,并解释了因检测位置改变而产生的信号变异,验证了胞外测量的复杂性,描述了胞外记录时所需要的测量条件和进一步进行信号处理的可行性.     

基于物联网的农产品质量安全信息系统平台

为降低农产品物流成本,提高安全质量,向农产品供应链管理和安全质量追踪溯源提供详细、全面与准确的电子信息,利用RFID技术、EPC标准和物联网技术,在分析农产品生产全过程的基础上,提出了一种基于物联网的农产品质量安全信息系统平台的设计方案;设计了贯穿于农产品安全生产整个流程的物联网管理框架;以系统中的生产管理子系统和回溯查询子系统为例,详细说明了物联网在Internet基础上实现农产品的全程跟踪管理的具体方法.所设计的农产品物联网质量安全信息系统平台,不仅为消费者提供了多种方式的农产品安全信息查询途径,而且为生产管理者及职能部门的管理与监督提供了决策支持.该研究将有利于推动EPC/RFID技术在农业生产中的推广和应用.