本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳实时处理系统和方法,该系统包括三维声纳点数据采集模块、三维声纳点数据上传模块、PC客户端的三维声纳点数据实时处理模块。该方法包括:利用两级FPGA信号处理,实时电子聚焦波束形成,获得三维声纳点数据;再将三维声纳点数据转发到PC客户端并进行命令的设置和获取;PC客户端接收三维声纳点数据并进行实时处理:包括单帧多层实时重建、图像配准拼接、三维可视化以及数据的实时存储。本发明结构谨严、高实时高精度、图像清晰、交互方便、可扩展性强,有效地实现了声纳目标三维实时处理功能。

本发明公开了一种多谱段遥感图像实时解压缩器的控制方法，实时解压缩器包括解压缩处理单元和控制模块，解压缩处理单元包括多个解压缩处理板；控制模块通过 PCIE 接口与各个解压缩处理板连接，控制模块通过网口与格式化器连接；包括 S1：采用并行的方式接收卫星下发的多谱段遥感压缩码流；S2：采用并行的方式对多谱段遥感压缩码流进行解压缩处理；S3：采用并行的方式将解压后的多谱段遥感图像输出发送。本发明采用多路并行多线程处理，提高

本发明公开了一种基于面阵探头的三维超声实时成像方法及系 统。所述方法，包括以下步骤：数据采集、延时叠加、基线校准、包 络检测、对数压缩、降采样、灰度映射、以及三维显示步骤。所述系 统包括用于产生触发信号的外部电路、用于根据所述触发信号实时采 集数据完成所述数据采集步骤并将数据调制后传送给上位机的下位 机、以及用于接收下位机传输的数据并实时显示三维图像的上位机。 本发明提供的基于面阵探头的三维超声实时成像方法及系统，实现了 三维超声图像的实时成像。

本发明公开了一种基于可变输入数据流的大动态实时解压缩系统，包括：解帧模块、RS 解码模块、2DECC 解码模块、无纠错解码模块、EDC 检纠错模块、数据打包分发模块、多路并行 golomb 解码模块、多路并行残差预测解码模块、像素收集模块以及组帧模块；解帧模块解析压缩码流的帧格式，分离辅助信息与压缩码流数据；压缩码流数据输入到检纠错模块、多路并行解码模块按块解码，然后将解码后的数据还原成输入的数据形式，完成解压缩工作

本发明公开了一种烷基化装置脱正丁烷塔的软测量建模及实时优化控制方法，该方法首先基于历史运行数据和机理分析确定系统的控制变量与被控变量并建立系统的动态模型，利用脱正丁烷塔的离线样数据建立LSTM神经网络预测塔顶正丁烷纯度。然后，在系统动态模型的基础上使用MPC控制器作为PID控制器的上位控制器，通过预测和优化操作序列，提高系统的动态调节能力和控制精度。最后，结合实时优化（RTO）技术，设置正丁烷浓度最大、塔能耗最低作为目标函数，优化了操作成本和能效。本发明能够有效提高脱正丁烷塔的控制精度，优化产品质量，降低能耗，并增强系统对工况变化的适应能力，适用于工业化应用。

本发明涉及一种超高速有轨机车的轨道在线实时清洗系统与清洗方法，其针对多种速度、多种类型、多种车型的机车轨道，使用激光进行在线实时智能清洗。 该发明采用自动化的控制模块，旨在解决超高速机车运行的安全性问题。该系统包括：稳像超高速识别模块、智能吹扫以及激光清洗模块、稳像超高速检测模块、二次智能吹扫以及激光清洗模块、中控高速计算机模块、激光调节模块、低噪声高速空气压缩机模块。该清洗方法完成高速机车前端远距离异物的识别，智能吹扫以及激光清洗模块进行清洗，稳像超高速检测模块对清洗结果进行智能判断，二次智能吹扫以及激光清洗模块进行二次清洗等工序。

1998.9--2002.7 

本发明涉及一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法。步骤是：依据风电和负荷的预测时 间间隔以及预测值，通过线性插值法，给出预测时间段内各时段（以 5-15min 为一个时段）风电和负荷 的预测值；结合电网风电、火电和负荷的地区分布特点与燃煤机组发电序位表，选择数台火电机组参与 实时滚动计划，以尽可能实现风电的就地消纳；以电网弃风最小和火电机组煤耗最小为双重优化目标， 建立实时滚动计划模型；输入系统、机组、算法控制参数，通过人工智能优化算法求

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。