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復雜非線性滯后動力系統(tǒng)分析與綜合問題是控制領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。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統(tǒng)，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統(tǒng)的分散協(xié)調控制。提出了強非線性關聯環(huán)節(jié)下大系統(tǒng)的分散自適應反饋控制器設計方法，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)智能控制和網絡化系統(tǒng)控制設計。提出了非線性滯后系統(tǒng)的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環(huán)境下遙操作系統(tǒng)的控制器設計方法，建立了網絡環(huán)境參數、控制器參數和系統(tǒng)性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統(tǒng)的控制器設計方法，同時構建了工業(yè)無線網絡控制平臺。 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)境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實的面部軟組織立體表面數據，結合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計算機斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實感三維顱頜面部數字模型。 同時，系統(tǒng)完成基于三維成像設備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統(tǒng)，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術設計、術后療效評價提供新的技術方法，為正畸和正頜外科教學培訓、多學科會診及遠程會診提供新的工具，并為進一步的口腔虛擬手術及整形美容業(yè)的手術計劃研究提供測量和規(guī)劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，是牙頜數字化診療修復的基礎系統(tǒng)。據不完全統(tǒng)計，我國口腔醫(yī)療機構總數超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數字計算，我國口腔醫(yī)療數字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)或同類產品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產品價格估計，市場需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)的應用和推廣是推動口腔正畸修復的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產的能夠投入臨床的成熟產品，所以該系統(tǒng)的推廣具有重要的經濟意義和現實意義。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導致大數據分析平臺非常復雜、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的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、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，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、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，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于 大數據應用來說，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、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FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創(chuàng)新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發(fā)了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統(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系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現良好，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)內部實現批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統(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，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數據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、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎上，進行系列融合優(yōu)化技術， 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據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據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，由于大數據應用規(guī)模很大，數據增速快，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)中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關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，我們擴展了機器學習模型的參數規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環(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據 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學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，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節(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轉換器、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轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經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對數放大電路中任一種。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網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節(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轉換器、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轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經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對數放大電路中任一種。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：國內領先

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

本成果以軟件著作權形式體現（登記號 2016SR322691 ），生命科學大多以微生物為研究對象，因此如何進行微生物的分類鑒定是生命科學領域的基礎研究工作。本成果可根據微生物的序列自動完成多種類型的系統(tǒng)發(fā)育樹分析，并且以直觀的圖標形式展示，并可與各種專業(yè)數據庫對接，簡單、專業(yè)、直觀，可以作為生物醫(yī)藥行業(yè)鑒定微生物的專業(yè)工具。本成果具有預留對接數據庫接口、具有進化距離、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成標準系統(tǒng)發(fā)育樹圖形結果、自動合并分析多種進化樹結果、可在線使用等優(yōu)勢。

超高分辨率光矢量分析設備采用“微波光子學方法”，首創(chuàng)具有國際領先水平的“超高分辨率光矢量分析技術”，集成了電-光、光-電和光-光3類元器件頻譜響應的測量功能，可應用于光纖通信、光纖傳感、光信號處理和集成光子學等領域。 技術特征 關鍵技術與創(chuàng)新點一：基于120度電橋的高抑制比光單邊帶調制技術和基于光載波抑制與平衡光電探測的非線性誤差對消技術。 關鍵技術與創(chuàng)新點二：光頻梳通道化測量技術和基于光希爾伯特變換的鏡像邊帶抑制技術。 關鍵技術與創(chuàng)新點三：多種測量模式融合與系統(tǒng)軟硬件集成技術。 工作波長：1528-1565 nm 最高波長分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精確度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精確度：±1.2° 對比國際上最高水平商用光矢量分析儀表LUNA OVA5000，設備的分辨率提升了4000倍，動態(tài)范圍提升了31倍（15dB），相位精確度提升了2.5倍（單通道40GHz范圍內），幅度分辨率也提升5倍以上，打破國外技術壁壘，實現進口替代。

本發(fā)明公開了一種高速網絡數據包內容分析裝置，包括：網卡， 用于獲取高速網絡數據包；FPGA，用于過濾掉不屬于需要檢測的應用 層協(xié)議類型的網絡數據包，然后將過濾得到的網絡數據包分流到各眾 核處理器中；至少一個的眾核處理器，根據核分配策略對其包含的多 核進行任務分工，用于對分流得到的網絡數據包并行執(zhí)行協(xié)議還原、 數據包內容提取以及數據包內容分析融合任務；主控板，用于對 FPGA 和眾核處理器進行配置。本發(fā)明只需獲取原始的網絡數據包，就可利 用眾核處理器的并行計算能力，直接進行協(xié)議還原和敏感信息的分析 檢測，與傳統(tǒng)方法相比，計算能力大幅提升，實時性強，檢測效率高。