本发明涉及一种基于HSR的CDC‑F ROADM弹性光组播交换节点结构的能效调度方法，属于光纤通信技术领域。包括基于HSR的CDC‑F ROADM节点的频谱转换机制和联合考虑网络能耗和链路频谱资源使用情况的能效调度策略：基于HSR的CDC‑F ROADM节点的频谱转换机制是指当业务传输路径中一些链路的可用频谱不满足一致性，业务发生阻塞时，在节点频谱转换提高业务传输的成功率；联合考虑能耗和链路频谱使用情况的能效调度策略是指在路由阶段，综合考虑能耗和链路资源使用情况设计代价函数，并利用代价函数计算最小代价树作为业务路径。在资源调度阶段，统计光树中所有链路的频谱使用情况，当链路上有可用频谱但不满足一致性时，在相应节点进行频谱转换，提升网络能效和降低带宽阻塞率。

本发明涉及一种基于频谱转换和光缓存技术的组播交换节点冲突解决方法，属于光纤通信技术领域。包括基于有限范围频谱转换器和光纤延迟线结合的弹性光组播交换节点结构及其调度策略。当单播或组播业务在交换节点输出端发生冲突，首先利用有限范围频谱转换器根据基于最小差值的调度算法在频谱域来解决频谱冲突，最小化不可用频谱，进而提高频谱利用率。对于没有解决冲突的单播或组播业务，然后利用光纤延迟线根据基于低时延的调度算法在时间域解决冲突，同时考虑去避免光纤延迟线输入端和目的输出端的冲突。本发明所提结构及调度算法大大降低了交换节点内发生冲突的概率，减小了带宽阻塞率和平均时延，进一步提升了弹性光组播交换节点的性能。

本发明公开了一种共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测方法，包括：S110建立神经网络输入样本集；S120建立神经网络输出样本集；S130获得归一化样本集；S140根据所述归一化样本集构建三层的BP神经网络模型；S150根据所述三层BP神经网络，运用UKF算法进行网络权值阈值动态调整；S160对云端服务器上积累的海量数据，利用UKFNN算法进行建模，获取神经网络参数；S170对实时变化的恒定水箱内水质的影响因素实现实时预测；根据恒定水箱水质实时预测，实现共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测。本发明提供共享直饮水水质动态自学习在线监测方法及系统，具有的技术效果或优点是：改变传统饮水方式，为用户提供一种快捷、健康、方便的饮水方式，满足人民快节奏生活水平和高质量生活水平要求。

本发明公开了一种共享直饮水机水质保障管理控制方法，包括以下步骤：S110：根据恒定水箱内水质影响参数和恒定水箱水质标准，构建建模样本集；S120：将建模样本集进行归一化处理，获得归一化样本集；S130：根据所述归一化样本集构建三层的BP神经网络模型；S140：采用所述BP神经网络模型对通过云端服务器上积累的海量数据进行处理，获取神经网络参数；S150：利用上述所建立BP神经网络模块对云端服务器实时产生的新数据进行水质实时预测；S160：利用专家经验系统对水质进行分类，从而判断是否启动水箱排空系统。本发明为用户提供一种共享直饮水机水质保障管理控制方法及系统，不但可以保证方便喝到饮用水，且真正做到健康、快捷方便饮水。

本发明请求保护一种基于深度双向长短时记忆(DBLSTM)递归神经网络(RNN)的声学模型，DBLSTM网络主要分为三部分：在DBLSTM的全连接部分，使用Maxout神经元代替原来的Sigmoid神经元来解决RNN中常出现的梯度消失和爆炸的问题；同时使用Dropout正则化训练算法避免了神经网络在训练过程中出现过拟合。在多层BLSTM部分，为适应DBLSTM对每个时间步长的双向依赖性，提出了上下文敏感块的随时间反向传播(CSC‑BPTT)算法来训练该网络。在多层BLSTM部分之后采用一层选择连接层，用于对DBLSTM的输出进行变换得到全连接部分的输入。本发明可得到更高的语音识别率。

本实用新型公开了一种光伏电站用大跨度支架，涉及光伏电站技术领域，包括支架主体，所述支架主体顶端外侧可拆卸套接有第一安装环，所述支架主体底端外侧设置有限位组件，所述支架主体内部中心点可拆卸安装有调节丝杆，所述调节丝杆一端螺纹连接有活动杆。本实用新型的一种光伏电站用大跨度支架，通过设置的活动杆在支架主体上调节伸出长度，支架主体配合活动杆可以适应不同安装高度需求的晶硅板，整体适应范围更加广泛，实用性更强，不用根据现场复杂地形单独定制各个支架，节约采购成本，还通过设置的第二安装环的缺口限位收纳固定套管，固定套管带动固定拉索与支架主体一体化运输，便于工作人员放置，不易丢失零碎部件。

本发明请求保护一种基于改进的LTP与二维双向PCA融合的人脸特征提取方法，该方法包括步骤：S1，建立中心像素与邻域像素权值和的差值函数等式来求得中心像素与邻域像素的统计特征；S2，建立自适应梯度下降迭代函数计算出使差值等式最小的权值系数来定义IALTP算子的阈值；S3，将局部区域像素权重的均值和标准差作为IALTP的三种模式的编码方式；S4，将人脸图像经过二维双向PCA在行、列方向上求出投影矩阵，然后建立联合映射得到人脸图像的全局特征信息；S5，利用融合局部特征和全局特征的方式，提出了将IALTP与二维双向PCA相融合的算法。本发明可获得较高识别率、能够对光照和随机噪声具有较强的鲁棒性。

本发明公开了一种基于工业机器人日常运行大数据的机器人作业轨迹优化分析的方法。包括：采集工业机器人作业轨迹参数构成影响因素矩阵X，其中决策变量为机器人各关节的速度和加速度；S2：采用影响因素矩阵X作为输入参数，综合产品生产要求和专家经验，确定加工工件的质量、效率、能耗的样本为指标矩阵Y，利用BP神经网络进行训练、检验，建立机器人轨迹规划模型；S3:对机器人作业轨迹模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的机器人生产的产品质量、效率、能耗指数；S4：利用S3中模型对根据机器人系统内部存储的实时数据进行预测得到推荐决策变量X*，并将X*下发至机器人操作系统。

本发明公开了一种基于碳纳米复合柔性电极以及微型智能针灸理疗仪，该理疗仪包括理疗刺激单元、信号控制与处理和移动通信单元。理疗刺激单元包括碳纳米柔性复合电极和粘性材料。信号控制与处理及供电单元包括电源、脉冲发生电路、蓝牙、微控制器等模块，此部分是中低频脉冲刺激电流的发生和控制装置，通过电极扣与理疗刺激单元相连接，可输出不同的频率、波形、强弱的脉冲刺激电流。移动通信单元包括蓝牙模块和移动远端控制模块，移动远端控制模块可提供针灸理疗方案建议、穴位指南以及理疗过程监控，可与多个信号控制与处理及供电单元通讯。本发明提供的基于碳纳米复合的智能柔性贴合针灸理疗仪具有接触好、佩戴舒适、导热性好、防止细菌生长等优点。

本发明请求保护一种视频关键帧提取方法，包括以下步骤：使用ViBe算法融合帧间差分法对所获取的原视频序列进行运动目标检测，得到含有运动目标的关键视频序列；使用全局特征峰值信噪比对关键视频序列进行关键帧粗提取得到候选关键帧序列；使用峰值信噪比建立候选关键帧序列的全局相似度，使用SURF特征点建立候选关键帧序列的局部相似度，加权融合两者获取全局相似度，并利用综合相似度对候选关键帧序列进行自适应关键帧提取，最终得到目标关键帧序列。本发明提供的视频关键帧提取方法能有效提取视频关键帧，明显减少视频数据的冗余信息，简洁表达视频的主要内容，而且该算法复杂度不高，适用于监控视频关键帧的实时提取。