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【發(fā) 明 人】馬宏躍；段金廒；詹瑧；蕭偉；王團(tuán)結(jié) 【摘要】 本發(fā)明提供了一種中藥注射液致敏性的檢測(cè)評(píng)價(jià)方法，該方法是將中藥注射液制劑經(jīng)1至3KD超濾富集制備致敏性的大分子部位，然后將大分子部位加入到單個(gè)核細(xì)胞(PBMC)溶液中，共培養(yǎng)1至3天，然后采用優(yōu)選的臺(tái)盼藍(lán)或熒光染料染色活細(xì)胞數(shù)目，以計(jì)算、評(píng)價(jià)中藥注射液的致敏性強(qiáng)度。該方法具有方便、快捷和靈敏的優(yōu)勢(shì)，可廣泛適用于各種中藥注射液致敏性、刺激性的評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)，可為中藥注射液的安全性評(píng)價(jià)，中藥注射液的質(zhì)量控制，為保證臨床用藥的安全性，提供科學(xué)的依據(jù)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于支持向量回歸的雷達(dá)圖像適配性預(yù)測(cè)方法。所述方法包括：學(xué)習(xí)階段，提取 SAR 圖像多維特征構(gòu)成學(xué)習(xí)集；對(duì)學(xué)習(xí)集樣本特征預(yù)處理后，將其分為學(xué)習(xí)集 L1、L2，然后用學(xué)習(xí)集L1 訓(xùn)練支持向量機(jī)，并用得到的 SVM 模型對(duì)學(xué)習(xí)集 L2 進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)分類(lèi)正確率、樣本特征和類(lèi)心之間的距離計(jì)算各樣本的適配率；之后利用學(xué)習(xí)集特征及其相應(yīng)的適配率，擬合回歸得到適配性預(yù)測(cè)函數(shù)模型；預(yù)測(cè)階段，對(duì)待評(píng)估的 SAR 圖像

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于亮度特征和輪廓完整性的輪廓提取方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的交叉鄰域，意在從復(fù)雜的環(huán)境背景中將物體的輪廓完整的提取出來(lái)。本發(fā)明包括最大能量響應(yīng)圖的求取步驟、亮度特征調(diào)制的非經(jīng)典感受野抑制步驟、物體輪廓的提取和基于概率模型的高低自適應(yīng)閾值等后處理步驟、基于輪廓完整性的最近鄰朝向一致性連接斷裂輪廓的處理步驟。本發(fā)明利用 Gabor 濾波器模擬人類(lèi)簡(jiǎn)單細(xì)胞經(jīng)典感受野的響應(yīng)，得到最大的 Gabor 能量

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多目標(biāo)決策提高硬盤(pán)可靠性的方法，包 括：獲取不同采樣時(shí)刻硬盤(pán)陣列的參數(shù)，計(jì)算不同采樣時(shí)刻硬盤(pán)陣列 的參數(shù)所對(duì)應(yīng)的隸屬值，包括溫度、性能、運(yùn)行時(shí)間以及功耗，根據(jù) 用戶(hù)的需求得到各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)系數(shù)，包括溫度系數(shù) A、性能系數(shù) B、 運(yùn) 行 時(shí) 間 系 數(shù) C 和 功 耗 系 數(shù) D 。 獲 取 該 硬 盤(pán) 陣 列 的 聚 合 值 F=A+B+C+D，改變磁盤(pán)陣列的大小，并重復(fù)上述步驟，以獲取不同大 小

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于場(chǎng)量分析的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1 獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；S2 根據(jù)連續(xù)的視頻幀提取場(chǎng)景的光流向量場(chǎng)；S3 通過(guò)聚類(lèi)方法對(duì)光流向量場(chǎng)進(jìn)行初步分類(lèi)并找出最大分類(lèi)區(qū)塊；S4 通過(guò)每個(gè)分類(lèi)區(qū)塊與最大分類(lèi)區(qū)塊之間的對(duì)比生成差異性能量；S5 規(guī)范化差異性能量，獲得運(yùn)動(dòng)顯著性值并生成運(yùn)動(dòng)顯著性圖；S6 將該運(yùn)動(dòng)顯著性圖與所述靜態(tài)顯著性圖線性加權(quán)相加得到最終顯著性圖，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像的顯著性檢測(cè)。本發(fā)明的方法綜合利用視頻場(chǎng)景的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征來(lái)得到顯著性映射結(jié)果，特

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于運(yùn)動(dòng)顏色關(guān)聯(lián)的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法，包括：獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；提取場(chǎng)景的光流向量場(chǎng)；對(duì)光流向量場(chǎng)進(jìn)行初步分類(lèi)并拋棄最大分類(lèi)區(qū)塊；將視頻圖像從 RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到 HSV 顏色空間；根據(jù) HSV 顏色空間 H 分量中對(duì)應(yīng)顏色在輸入圖像中出現(xiàn)的頻率，生成顏色直方圖；針對(duì)光流向量場(chǎng)有效分類(lèi)區(qū)塊中的每個(gè)向量，將其范數(shù)投射到顏色直方圖的相應(yīng)區(qū)間中去，得到每個(gè)顏色區(qū)間的運(yùn)動(dòng)尺度變量；得到每種顏色的運(yùn)動(dòng)顯著性值并投影到原圖像生成運(yùn)動(dòng)顯著性圖；將運(yùn)動(dòng)顯著性圖與靜態(tài)顯著性圖相加得到最終

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 可靠性是主接線的重要指標(biāo)之一，發(fā)電廠或變電站電氣主接線可靠性水平對(duì)于電力系統(tǒng)整體的可靠性水平具有決定性影響。另一方面，主接線可靠性與經(jīng)濟(jì)性是相互矛盾的一對(duì)指標(biāo)，主接線可靠性水平設(shè)計(jì)應(yīng)結(jié)合其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景和定位綜合確定，不能一味追求高可靠性而忽略經(jīng)濟(jì)性。因此，對(duì)發(fā)電廠及變電站電氣主接線可靠性進(jìn)行量化分析，對(duì)于主接線方案技術(shù)經(jīng)濟(jì)綜合比選具有重要意義。目前國(guó)內(nèi)成熟的電氣主接線可靠性評(píng)估工具較少，設(shè)計(jì)院在主接線方案比選中，對(duì)于可靠性評(píng)估往往采取定性評(píng)估，缺乏科學(xué)定量的分析工具指導(dǎo)主接線方案的優(yōu)化比選。 2. 解決方案 本產(chǎn)品SSRE－TH（Station and Substation Reliability Evaluation - Tsinghua University）是由清華大學(xué)電機(jī)系開(kāi)發(fā)的用于發(fā)電廠/變電所電氣主接線可靠性的評(píng)估軟件。該軟件能夠?qū)Πl(fā)電廠的各種電氣主接線方案進(jìn)行可靠性及經(jīng)濟(jì)性評(píng)估；同時(shí)，通過(guò)計(jì)算條件的改變，也能夠?qū)ψ冸娬镜碾姎庵鹘泳€進(jìn)行可靠性及經(jīng)濟(jì)性評(píng)估。這樣，大大提高了軟件的使用范圍。 可靠性指標(biāo)包括各種狀態(tài)下的故障概率、故障頻率、故障平均停電時(shí)間、期望故障受阻電力、期望故障受阻電能。本軟件包括兩個(gè)部分，其一是主接線的相關(guān)信息數(shù)據(jù)輸入部分，其二是可靠性及經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)計(jì)算部分。其中，主接線原始數(shù)據(jù)通過(guò)ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)輸入。計(jì)算部分包括可靠性評(píng)估計(jì)算選項(xiàng)的選擇，可靠性指標(biāo)計(jì)算和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)計(jì)算。 本軟件的主要特點(diǎn)是： 1.用戶(hù)界面友好，操作簡(jiǎn)單。一旦用戶(hù)輸入電氣主接線的原始數(shù)據(jù)，并確定好計(jì)算條件，就可以通過(guò)簡(jiǎn)單的菜單操作完成可靠性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的計(jì)算。整個(gè)評(píng)估過(guò)程不需要用戶(hù)干預(yù)。所有計(jì)算并顯示出來(lái)的結(jié)果，用戶(hù)均可以方便地存儲(chǔ)下來(lái)。 2.通用性強(qiáng)。本軟件可適用于各種規(guī)模和電壓等級(jí)的發(fā)電廠的電氣主接線的可靠性評(píng)估；同時(shí)，軟件設(shè)置了切換選項(xiàng)，同時(shí)適用于變電站的電氣主接線可靠性評(píng)估。 3.可維護(hù)性強(qiáng)。軟件按照軟件工程規(guī)范進(jìn)行開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)過(guò)程步驟明確，文檔齊全，原程序結(jié)構(gòu)明晰，可讀性強(qiáng)。 4.可靠性高。軟件有較大的容錯(cuò)性和自檢能力，充分考慮到了用戶(hù)的誤操作、意外干擾及交互式輸入數(shù)據(jù)范圍越界等因素，提供警告對(duì)話框以減少人為錯(cuò)誤引起的程序出錯(cuò)，保證軟件正常運(yùn)行。 5.可擴(kuò)展性好。本軟件預(yù)留了接口，可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行擴(kuò)充。 合作需求 本產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景較為清晰，合作需要主要包括孵化資源和資源對(duì)接。本產(chǎn)品目前具有一定升級(jí)優(yōu)化的需求，如本產(chǎn)品在使用過(guò)程中，需要根據(jù)主接線結(jié)構(gòu)編制數(shù)據(jù)庫(kù)文件，該過(guò)程需要對(duì)軟件數(shù)據(jù)庫(kù)的編制規(guī)則較為了解，否則容易出錯(cuò)，且軟件一般不會(huì)提醒錯(cuò)誤原因，對(duì)初步使用軟件的人員帶來(lái)了一定的困擾。為了提高軟件的使用體驗(yàn)，可基于當(dāng)前軟件版本進(jìn)行升級(jí)開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)主接線的圖形化編制和可靠性計(jì)算，則會(huì)顯著降低軟件的使用難度，因此，團(tuán)隊(duì)需要產(chǎn)品優(yōu)化和進(jìn)一步開(kāi)發(fā)所需要的資金。另一方面，團(tuán)隊(duì)需要更加廣泛的資源對(duì)接，各省份從事發(fā)電廠及變電站電氣主接線設(shè)計(jì)的相關(guān)公司均為潛在客戶(hù)，如各大設(shè)計(jì)院、電氣咨詢(xún)公司、電網(wǎng)公司經(jīng)研院等。

本項(xiàng)目主要針對(duì)痕量重金屬元素 Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、Fe、Mn、Cr、As和有機(jī)物，合成三類(lèi)萃取樹(shù)脂：（1）螯合樹(shù)脂（2）大孔吸附樹(shù)脂（3）砷萃取樹(shù)脂，為了實(shí)現(xiàn)在操作現(xiàn)場(chǎng)的痕量重金屬元素和有機(jī)物的快速分析，我們將萃取樹(shù)脂預(yù)富集和流動(dòng)注射技術(shù)聯(lián)合起來(lái)，建立一種在線分析方法，并對(duì)該方法的測(cè)定條件進(jìn)行優(yōu)化。解決的關(guān)鍵問(wèn)題 1、分離富集海水中痕量重金屬元素和有機(jī)物所用的樹(shù)脂是本項(xiàng)研究的關(guān)鍵。要求所合成的樹(shù)脂在具有較適宜的螯合能力（和吸附

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測(cè)圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模型即可獲得待預(yù)測(cè)圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡(jiǎn)單，高效，無(wú)需消耗較大的硬件

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可達(dá)性和可達(dá)強(qiáng)度的公交線路網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法；其包括以下步驟：獲取公交線路網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并將該公交線路網(wǎng)絡(luò)作為初始公交線路網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算初始公交線路網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)值，利用遺傳算法計(jì)算得到最優(yōu)公交線路網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明可以在滿(mǎn)足原有的出行需求服務(wù)基礎(chǔ)上提高線網(wǎng)可達(dá)性，實(shí)現(xiàn)可達(dá)強(qiáng)度與出行強(qiáng)度匹配最大化，使公交運(yùn)營(yíng)成本最小化，節(jié)約公交資源。