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復(fù)雜非線性滯后動力系統(tǒng)分析與綜合問題是控制領(lǐng)域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創(chuàng)新成果： 1、非線性滯后動力系統(tǒng)的魯棒控制。主要研究狀態(tài)信息延遲下非線性系統(tǒng)的魯棒控制問題。通過構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領(lǐng)域的嚴格反饋結(jié)構(gòu)非線性滯后控制難題。對于一般結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng)，提出了反饋控制設(shè)計框架，克服了現(xiàn)有文獻關(guān)于滯后項的強假設(shè)條件。  2、非線性關(guān)聯(lián)滯后大系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制。提出了強非線性關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)下大系統(tǒng)的分散自適應(yīng)反饋控制器設(shè)計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統(tǒng)的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統(tǒng)智能控制和網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)控制設(shè)計。提出了非線性滯后系統(tǒng)的無記憶智能控制設(shè)計理論與方法。給出了非對稱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙操作系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法，建立了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)、控制器參數(shù)和系統(tǒng)性能的顯性表達式。 4、應(yīng)用基礎(chǔ)研究：提出了化合反應(yīng)系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法，同時構(gòu)建了工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節(jié)能減排優(yōu)化控制、惡劣工業(yè)環(huán)境下無線網(wǎng)絡(luò)化控制、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)化機器人遠程控制等領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數(shù)據(jù)來源廣泛，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且與用戶、時間、空間信息關(guān)系緊密的特點，構(gòu)建了高性能綜合能源數(shù)據(jù)分析平臺，提出了細粒度的能源數(shù)據(jù)分析理論框架及方法，并將其應(yīng)用于智慧城市建設(shè)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。研究目標：研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進行獨立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計算模型融合：在計算層實現(xiàn)了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構(gòu)系統(tǒng)的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學(xué)習、人工操作各層都進行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機器學(xué)習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。在計算層，我們擴展了機器學(xué)習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機器學(xué)習模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學(xué)習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發(fā)生器、門控時鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)據(jù)信號,由放大器進行信號放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節(jié)點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發(fā)生器、門控時鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)據(jù)信號,由放大器進行信號放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節(jié)點的功耗。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先

本發(fā)明公開了一種基于社會網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情行為分析方法，首先基于網(wǎng)絡(luò)新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網(wǎng)絡(luò)輿情事件社會網(wǎng)絡(luò)，然后通過分析社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨時間的變化以及參數(shù)之間的對比，自動的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的識別和網(wǎng)絡(luò)輿情事件緊急程度的評估，方便相關(guān)政府部門更有效的監(jiān)控和管理網(wǎng)絡(luò)輿論。

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。  多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)  分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。 多計算模型融合： 在計算層實現(xiàn)了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和  流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構(gòu)系統(tǒng)的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學(xué)習、人工操作各層都進行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機器學(xué)習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。 在計算層，我們擴展了機器學(xué)習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級別的超大規(guī)模機器學(xué)習模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進行示范應(yīng)用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學(xué)習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用  的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發(fā)明涉及膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法，特別涉及等度分離非抑制電導(dǎo)檢測的膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法。包括以下步驟：基線測繪、進樣和離子交換、洗脫、非抑制電導(dǎo)檢測分析；本發(fā)明對三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標準偏差均小于4％，工藝流程大為簡化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測，為也可同時檢測實際樣品的純度。

光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置是將光纖共聚焦光譜分析技術(shù)和顯微光學(xué)成像技術(shù)相融合的細胞檢測裝置，此裝置能夠同時獲得被測細胞的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息和反映細胞形態(tài)和成分特性的光譜信息，得到被測細胞定性、定量、定位的綜合分析信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置包括光源照明系統(tǒng)、光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)、顯微成像和定位系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，照明光源系統(tǒng)給光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)提供光源；光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)傳輸照明光照射細胞，開接收攜帶細胞信息的背向散射的光信號，獲取光譜信息進入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分析；顯微成像和定位系統(tǒng)由照明系統(tǒng)照明，獲得反映細胞形態(tài)和結(jié)構(gòu)的圖像信息進入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)同時獲取被測細胞的顯微圖像和反映細胞形態(tài)和成分特性的光譜信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置結(jié)合光纖共聚焦技術(shù)、后向散射光譜分析技術(shù)和顯微成像技術(shù)，提出了適用于同時獲取特定細胞的顯微圖像和光譜信息的細胞檢測裝置，能夠?qū)崟r的獲取細胞的綜合信息。這就解決了目前技術(shù)不能夠在細胞水平上獲取特定位置的組織形態(tài)信息和光譜信息的技術(shù)問題。對于癌癥除檢測癌變細胞的顯微形態(tài)信息外，同時獲取相應(yīng)細胞生化成分的光譜，光譜信息中既包括了形態(tài)變化對光的散射特性變化，也包括了細胞中成分變化導(dǎo)致的光吸收特性的變化信息，結(jié)合這兩種檢測技術(shù)的細胞分析裝置，能及時發(fā)現(xiàn)細胞的早期癌變，以便對癌癥實施全面而及時的診斷。而且，當前顯微成像技術(shù)和CCD光譜技術(shù)都是比較成熟的檢測技術(shù)，且CCD光譜技術(shù)可以進行實時分析，所以，本發(fā)明提供的裝置利用現(xiàn)有先進技術(shù)，大大提高癌變細胞的檢測精度，同時可以大大降低檢測成本。

成果介紹項目開發(fā)一種基于解卷積算法的細胞類型分析的便攜式多用途醫(yī)療設(shè)備——阿爾法細胞分析儀，該設(shè)備只通過一組基因的表達水平檢測，即可判定樣本中所有細胞類型及豐度。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)儀器通過預(yù)先構(gòu)建好的不同組織主要細胞類型的參考表達譜，結(jié)合解卷積模型來預(yù)測組織或血液樣本中的細胞組分，并利用已訓(xùn)練好的疾病預(yù)測模型可進一步進行臨床診斷。可快速、準確、低成本地識別各類組織的細胞類型和豐度，單個樣本的數(shù)據(jù)分析可以在 ~20min 內(nèi)完成，具有極高的分析效率。目前已完成組織特異芯片和細胞類型識別算法以及單片機的設(shè)計方案。市場前景本項目可與醫(yī)院、科研院所、第三方檢測公司達成合作，接受投資。

已有樣品/n養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)是未來的黃金產(chǎn)業(yè)，養(yǎng)老院的常規(guī)體檢和快速診斷是一個痛點。基于微流控芯片的體液多參數(shù)分析儀滿足了這個需求，市場需求在50 億人民幣以上，目前還沒有同類產(chǎn)品。該成果針對社區(qū)醫(yī)院和養(yǎng)老院的常規(guī)體檢和疾病診斷，開發(fā)了于微流控芯片的體液多參數(shù)分析儀，更換芯片可以檢測血常規(guī)、血生化、尿液、免疫等多個項目。實現(xiàn)一臺儀器檢測多種常見疾病。目前階段性成果或結(jié)題成果獲得：專利1 項、SCI 論文11 篇、湖北省自然科