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本文介紹了近年來(lái)拉曼分布式光纖傳感技術(shù)的研究進(jìn)展和典型應(yīng)用，目標(biāo)是讓該領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域的讀者能充分了解這一重要技術(shù)，并提供了一個(gè)可行的研究進(jìn)程路線圖。

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用復(fù)合酶水解瓜爾豆膠制備可溶性膳食纖維及甘露寡糖的方法，包括如下步驟：瓜爾豆膠溶液、甘露聚糖酶和半乳糖苷酶混合，水解、過(guò)濾、脫色、離子交換和濃縮；無(wú)水乙醇沉淀和干燥。本發(fā)明為可溶性膳食纖維提供了一種來(lái)源；利用本發(fā)明提供的制備方法，可以制得中間產(chǎn)物—含半乳甘露寡糖的可溶性膳食纖維糖漿，該糖漿的重均分子量約為13700Da；本發(fā)明提供的方法，其水解率及半乳甘露聚糖轉(zhuǎn)化率高、產(chǎn)物易于分離，制備的可溶性膳食纖維的重均分子量約為14600Da，甘露寡糖的聚合度在2?5之間。

本項(xiàng)目是新興的自動(dòng)化系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域前沿重大問(wèn)題的研究，屬人工智能、知識(shí)工程技術(shù)領(lǐng)域。早期專家系統(tǒng)中知識(shí)的自動(dòng)獲取與知識(shí)匱乏成為其瓶頸問(wèn)題，一直制約著專家系統(tǒng)的發(fā)展。本項(xiàng)目找到了解決這一瓶頸問(wèn)題的有效途徑與方法，即用知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取與解決知識(shí)匱乏這一難題；有望將專家系統(tǒng)的發(fā)展推向新階段。 本項(xiàng)目提出了一種基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的專家系統(tǒng)，簡(jiǎn)記作ESKD，它采用了自主研發(fā)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了ESKD的全新總體架構(gòu):第一，把知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)視為認(rèn)知系統(tǒng)，研究其自身的內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理(涵蓋4個(gè)機(jī)制),由機(jī)理的研究導(dǎo)致7個(gè)新模型與11種新技法；第二，以知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)作成專家系統(tǒng)新的知識(shí)自動(dòng)獲取構(gòu)件,并形成了全新的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)；第三，其推理機(jī)中集成了多種不確定性推理形式與方法；第四，它以多個(gè)知識(shí)源、多種知識(shí)融合、多抽象級(jí)與多知識(shí)層次結(jié)構(gòu)為特征形成了具有豐富內(nèi)涵的專家系統(tǒng)總體構(gòu)架,提高了實(shí)用化功能，推動(dòng)其向新一代專家系統(tǒng)的發(fā)展；第五，通過(guò)在鋁電解生產(chǎn)等領(lǐng)域中的應(yīng)用，解決了過(guò)去憑經(jīng)驗(yàn)與簡(jiǎn)單技法難于解決的控制過(guò)程與參數(shù)等優(yōu)化問(wèn)題。 ESKD突顯其技術(shù)先進(jìn)與學(xué)科領(lǐng)域促進(jìn)作用的根源，就是作為其理論基礎(chǔ)的KDTICM(我們獨(dú)立提出的基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論)及其載體（軟件系統(tǒng)ICCKDSS）是原創(chuàng)性的與自主的。這一點(diǎn)由2項(xiàng)國(guó)際獲獎(jiǎng)及其評(píng)價(jià)書(shū)、國(guó)際著名科學(xué)家與國(guó)內(nèi)5院士評(píng)價(jià)、8項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利(詳見(jiàn)附件)、教育部鑒定、國(guó)內(nèi)外著名刊物發(fā)表的論著等證實(shí)。

本發(fā)明涉及壓力傳感器技術(shù)領(lǐng)域，特指一種寬量程高精度集成雙膜電容式壓力傳感器及制作方法，包括玻璃襯底，玻璃襯底上設(shè)有淺槽一與淺槽二，淺槽一與淺槽二通過(guò)細(xì)槽連通，淺槽二中心位置設(shè)有淺槽通孔，淺槽通孔從淺槽二底面延至玻璃襯底底面，淺槽一上設(shè)有可測(cè)量低壓差的電容Ｃ１，淺槽二上設(shè)有可測(cè)量高壓差的電容Ｃ２，可測(cè)量低壓差的電容Ｃ１包括底電極板與薄壓力敏感膜，可測(cè)量高壓差的電容Ｃ２包括厚壓力敏感膜與頂電極板，淺槽通孔通過(guò)細(xì)槽與可測(cè)量低壓差的電容Ｃ１對(duì)應(yīng)設(shè)置，淺槽通孔通過(guò)淺槽二與可測(cè)量高壓差的電容Ｃ２對(duì)應(yīng)設(shè)置。本發(fā)明通過(guò)可測(cè)量低壓差的電容Ｃ１與可測(cè)量高壓差的電容Ｃ２分別實(shí)現(xiàn)了壓力在低壓段與高壓段的高精度測(cè)量。

本發(fā)明公開(kāi)了一種具有抑制幅度可控性的射頻發(fā)射機(jī)邊帶失真分量的抑制系統(tǒng)，包括失真分量生成模型、系數(shù)提取模塊、數(shù)模轉(zhuǎn)換器、射頻發(fā)射機(jī)、雙工器、射頻接收機(jī)、第一精度轉(zhuǎn)換器、第二精度轉(zhuǎn)換器、數(shù)字域?yàn)V波器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和減法器。本發(fā)明還公開(kāi)了一種具有抑制幅度可控性的射頻發(fā)射機(jī)邊帶失真分量的抑制方法。本發(fā)明能夠根據(jù)不同需求，靈活選擇需要抑制的幅度，由于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了尾數(shù)截?cái)嗵幚恚瑴p少了運(yùn)算時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)所需的寄存器位數(shù)，從而節(jié)省硬件資源。由于建模數(shù)據(jù)采用了更少的字長(zhǎng)，所以相較于傳統(tǒng)邊帶失真抑制方案，本發(fā)明減少了數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜度，提高了計(jì)算速度。

本發(fā)明公開(kāi)了一種UPFC接入系統(tǒng)的方法，將并聯(lián)換流器通過(guò)并聯(lián)耦合變壓器Tsh與節(jié)點(diǎn)k相連，節(jié)點(diǎn)k通過(guò)變電站變壓器T進(jìn)行升壓，接入到串聯(lián)側(cè)線路母線上，第一串聯(lián)換流器通過(guò)第一串聯(lián)耦合變壓器Tse1連接在第一回線路i1j1上，第二串聯(lián)換流器通過(guò)第二串聯(lián)耦合變壓器Tse2連接在第二回線路i2j2上，第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均連接直流電容C1兩端，且第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均耦合連接并聯(lián)換流器。本發(fā)明還公開(kāi)了UPFC五節(jié)點(diǎn)功率注入模型及潮流計(jì)算方法。本發(fā)明可以對(duì)串聯(lián)側(cè)兩回輸電線路分開(kāi)實(shí)現(xiàn)潮流控制，實(shí)現(xiàn)N?1故障下單回線路的斷面潮流控制，并且該模型并聯(lián)側(cè)接入低壓側(cè)，提高了接入節(jié)點(diǎn)電壓水平，能夠體現(xiàn)并聯(lián)側(cè)節(jié)點(diǎn)及其后續(xù)線路的影響。

本成果以專利形式體現(xiàn)（專利號(hào) 200910248615.5 ），樺褐孔菌的代謝產(chǎn)物紫杉醇具有抗癌功效，本專利所提出的的提取三萜類物質(zhì)方法，更好的簡(jiǎn)化了提取步驟和工藝，有利于實(shí)現(xiàn)該物質(zhì)的提取，在生物醫(yī)藥行業(yè)將有廣泛應(yīng)用。

本項(xiàng)目是新興的自動(dòng)化系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域前沿重大問(wèn)題的研究，屬人工智能、知識(shí)工程技術(shù)領(lǐng)域。早期專家系統(tǒng)中知識(shí)的自動(dòng)獲取與知識(shí)匱乏成為其瓶頸問(wèn)題，一直制約著專家系統(tǒng)的發(fā)展。本項(xiàng)目找到了解決這一瓶頸問(wèn)題的有效途徑與方法，即用知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取與解決知識(shí)匱乏這一難題；有望將專家系統(tǒng)的發(fā)展推向新階段。 本項(xiàng)目提出了一種基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的專家系統(tǒng)，簡(jiǎn)記作ESKD， ESKD是將KDTICM與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)相融合的結(jié)果,它以原創(chuàng)性理論KDTICM為貫穿,以動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)為主線,以全新的知識(shí)表示和獲取方法為依托,構(gòu)成了多層遞階的獨(dú)特結(jié)構(gòu),很好地解決了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)中極為重要的“知識(shí)自動(dòng)獲取”與“知識(shí)匱乏”的瓶頸問(wèn)題;成為新一代專家系統(tǒng)的基本概型(新分支學(xué)科)。 它具有多知識(shí)源、多知識(shí)融合、多抽象級(jí)等特征的全新總體架構(gòu)、全新知識(shí)自動(dòng)獲取構(gòu)件、全新動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、全新推理機(jī)。(見(jiàn)圖5)“科技時(shí)報(bào)”就“中國(guó)科學(xué)”發(fā)表的此文與產(chǎn)生的重要影響作了報(bào)道。ESKD促進(jìn)與影響著基于KDTICM的其它智能系統(tǒng)新構(gòu)造的形成。 ESKD全新的構(gòu)造要素:1)知識(shí)獲取源除書(shū)本知識(shí)、專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)、推理機(jī)制外,增加了數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)庫(kù)的知識(shí)源;并利用KDTICM自動(dòng)獲取知識(shí),拓展了知識(shí)自動(dòng)獲取的新途徑。2)構(gòu)造了獨(dú)特的基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)--衍生知識(shí)庫(kù)--合成知識(shí)庫(kù)--綜合知識(shí)庫(kù)--擴(kuò)展知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。3)集成了模糊、綜合歸納、定性、基于案例等多種推理形式和方法。4)采用我們獨(dú)立提出的基于語(yǔ)言場(chǎng)的知識(shí)表示方法,能夠深層次的綜合表達(dá)具有不確定性與定性描述特征的知識(shí)。5）結(jié)合了KDD*和KDK*的多項(xiàng)相關(guān)專利技術(shù)。 ESKD突顯其技術(shù)先進(jìn)與學(xué)科領(lǐng)域促進(jìn)作用的根源，就是作為其理論基礎(chǔ)的KDTICM(我們獨(dú)立提出的基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論)及其載體（軟件系統(tǒng)ICCKDSS）是原創(chuàng)性的與自主的。這一點(diǎn)由3項(xiàng)國(guó)際獲獎(jiǎng)及其評(píng)價(jià)書(shū)、國(guó)際著名科學(xué)家與國(guó)內(nèi)5院士評(píng)價(jià)、10項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利(詳見(jiàn)附件)、教育部鑒定、國(guó)內(nèi)外著名刊物發(fā)表的論著等證實(shí)。