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Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

“共用直流母線的電動液壓挖掘機”提出一種新的采用分布式的伺服電機驅 定量液壓泵，通過改變泵的轉速控制液壓挖掘機實現節能運行的方法，其 特色是挖掘機動臂下放過程的勢能和上車回轉制動的動能實時回饋到直流母 線，對這部分能量回收再利用，該方法及大地提高了挖掘機的能量利用率， 同時也適用于港口機械等多種移動自動化裝備運行過程制動動能的回收再利 用，本發明較現有技術具有節能、噪聲低、整機效率高等多方面的技術優勢。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。◆項目的應用范圍及經濟效益分析 在該系統中采用了一類創新性的用于復雜類型數據挖掘的結構模型——發現特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產評估機構“香港國際無形資產評估事務所”品過此專利無形資產價值72萬美元。   基于內在機理的知識發現理論KDTIM是我們獨立提出的原創性理論，基于該理論我們設計 該 并實現了具 有自主知識產權的大型軟件系統——集成化組合構件式知識發現軟件系統 ICCKDSS，而 Web挖掘系統是其 三個核心 部分之一。該系統具有通用性強、性能良好、使用方便、人機界面友好等特點，可以在不同的網絡平臺上進行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統的構造方法（已獲國家發明專利授權，申請號：03104960.5），是在現有的Web挖掘技術的基礎上融入知識發現內在機理之一：雙庫協同機制，即構建數據庫（文本庫、日志庫與結構信息庫）與基礎知識庫的內在聯系“通道”,使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識通過此機制可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面，通過雙庫協同機制可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。從而用基礎知識庫去制約與驅動 Web挖掘系統的整個挖掘流程，改變Web挖掘系統固有的運行機制，在結構與功能上形成了相對于 Web挖掘系統而言的一個開放的、優化的擴體。總體上講，將Web挖掘視為一個開放系統，在Web挖掘進程與基礎知識庫的廣泛聯系中，改進與優化了Web挖掘的結構、過程與運行機制。 本系統已成功地應用到現代遠程教育網信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應用到智能決策（預測）支持系統、 CRM系統、ERP系統、門戶網站、電子商務和電子政務等領域中。該系統具有很大的應用推廣價值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。

目前，有許多基于區塊鏈技術的騙局存在。為了給投資者在區塊鏈技術投資時提供風險提示，inpluslab通過搜集各種騙局信息，利用區塊鏈中記錄的公開交易記錄，使用機器學習和數據挖掘技術構建了基于區塊鏈的騙局預警模型。

成果簡介： 主要從事的是挖掘機的液壓閥與挖掘機的非線性控制系統的研究。 主要研究成果：1、攻克了電液比例閥結構設計、制造工藝、精度控制等關鍵技術，解決了中高端裝備中的大流量比例動態控制技術難題。2、研究多路閥閥芯閥體材料和表面質量技術要求，通過調質、沉淀強化熱處理、形變壓縮技術，獲得具有高強

已有樣品/n數據服務+成果轉化——算法體系助力挖掘核心成果，徹底清除數據分析門檻并進行診斷、醫療、藥物市場轉化。科研合作——算法體系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子課題”，“算法+科研”雙向高水準，本質區別于其他單純數據業務同行。學科交叉平臺——凝聚“算法+醫學”雙杰出人才，實現需求和算法雙向溝通，保持“雙向先進性”。

馬踏湖鴨，原產山東省淄博市桓臺縣起鳳鎮，春秋戰國時期就有史料記載， 當地俗稱“湖鴨”或“麻鴨”。為預防馬踏湖鴨的品種消失，王寶維教授與當 地畜牧獸醫局經過為期四年的全面調查和取證，并進行了分子鑒定。通過了國 家畜禽遺傳資源委員會審定，并列入國家級畜禽遺傳資源名錄。成為我國重要 高產蛋鴨遺傳資源。 馬踏湖鴨成熟母鴨產蛋量達到 280 枚以上，青殼蛋占 98%。目前年推廣 150 萬只。2015 年 4 月，該鴨通過了國家畜禽遺傳資源委員會審定，并列入國家級 畜禽遺傳資源名錄，成為我國重要高產蛋鴨遺傳資

本項目采用生物生態相結合的工藝，首先將篩選的高效微生物接種于受污染土壤，通過調整土壤的營養狀態，大幅度降低硝基化合物，為生態修復創造條件；再利用特定植物根系的富集作用強化生物降解，并將硝基化合物轉移至根、莖、葉中。經本項目處理后的土壤滿足GB15618-1995中的III類標準，硝基化合物含量不超過2mg/kg。

本項目采用生物生態相結合的工藝，首先將篩選的高效微生物接種于受污染土壤，通過調整土壤的營養狀態，大幅度降低硝基化合物，為生態修復創造條件；再利用特定植物根系的富集作用強化生物降解，并將硝基化合物轉移至根、莖、葉中。經本項目處理后的土壤滿足GB15618-1995中的III類標準，硝基化合物含量不超過2mg/kg。