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<title>Neural Research - NeuralMix AI v2.0 | Easy Data Collection</title>
<meta name="description" content="NeuralMix AI v2.0 —— 面向工业混合机的智能终点判定系统：ModbusRTU 高速采集、Redis 高速缓冲、TimescaleDB 时序存储、实时 + 静态工艺参数融合的 1D-CNN 模型，支持 Windows / Ubuntu / NVIDIA Jetson 边缘部署。">
<meta name="keywords" content="NeuralMix, 混合终点判定, 1D CNN, Redis, TimescaleDB, ModbusRTU, 深度学习, 边缘计算, Jetson">
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  <section class="page-hero">
    <div class="container">
      <p class="hero-eyebrow">前沿技术研究 · DEEP LEARNING · V2.0</p>
      <h1>NeuralMix AI<br>混合终点卷积判断引擎</h1>
      <p class="page-hero-sub">面向工业混合机（搅拌机）的智能终点判定系统：ModbusRTU 高速采集 → Redis 高速缓冲 → TimescaleDB 时序存储 → 实时特征 + 静态工艺参数融合的 1D-CNN 模型实时评估混合均匀度，参数持续稳定即判定混合完成（提示 / 自动停机）。</p>
      <div class="hero-actions">
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      </div>
      <div class="hero-stats">
        <div class="hero-stat"><b>0.15s</b><span>ModbusRTU 采样周期</span></div>
        <div class="hero-stat"><b>13 + 12</b><span>实时参数 + 静态工艺参数</span></div>
        <div class="hero-stat"><b>v2.0</b><span>Redis 缓冲 · 边缘计算架构</span></div>
        <div class="hero-stat"><b>3</b><span>Windows / Ubuntu / Jetson</span></div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section class="section">
    <div class="container">
      <h2 class="section-title">系统架构</h2>
      <p class="section-desc">采集、缓冲、存储、判定、控制构成完整数据闭环，部署在 Windows / Ubuntu / NVIDIA Jetson 边缘计算机上。</p>
      <div class="grid">
        <div class="card"><div class="icon">⇅</div><h3>高速采集</h3><p>ModbusRTU 串口 0.15s 轮询变频器 / 电机，13 项实时参数（新增贴壁噪音 ZaoYin）；采集规则可配置（如 SuDu &gt; 0 才采集），支持串口扫描与自动探测。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">⚡</div><h3>Redis 高速缓冲</h3><p>切片先进 Redis（List，上限 5 万条 / 保留 7 天）防高频直写 SQL 崩溃；满 500 条或 5s 批量转储，成功才清缓冲；Redis 不可用自动回退内存缓冲直写。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">▤</div><h3>时序存储</h3><p>TimescaleDB 超表按天分块、自动保留 2 年、可压缩；MySQL 备份库与主库失败自动回退，数据双保险。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">◈</div><h3>实时判定</h3><p>MixingMonitor 以卷积 8 项实时特征 + 12 项批次静态参数推理稳定度分数；阈值 + 连续稳定（收敛制）双条件判定，STOP 可联动 Modbus 自动停机。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">◍</div><h3>边缘部署</h3><p>Windows / Ubuntu / NVIDIA Jetson (TX2) 均可作采集端；GPU 优先（CUDA / MPS），无 GPU 自动回退 CPU，Jetson 可只做采集 + 推理。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">⌥</div><h3>本地视窗</h3><p>NeuralMix AI.exe 免安装运行，7+1 页签（采集控制 / 实时监控 / 混合判定 / 模型训练 / 数据概览 / 数据库管理 / 反馈记录 + 启动屏），局域网 HTTP 远程控制。</p></div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section class="section section-alt">
    <div class="container">
      <h2 class="section-title">运行图表实录</h2>
      <p class="section-desc">以下均为系统实际输出的模型分析与判定图表。</p>
      <div class="gallery">
        <figure class="shot wide">
          <img src="/static/img/neural/convergence-analysis.png" alt="NeuralMix AI 模型收敛分析">
          <figcaption>模型收敛分析 —— 损失函数收敛、平均绝对误差（MAE 0.044）、对数尺度收敛、收敛加速度、训练-验证差距（过拟合风险）与判定分数分布。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot wide">
          <img src="/static/img/neural/stability-landscape.png" alt="混合终点判定轨迹 - 稳定度收敛分析">
          <figcaption>混合终点判定轨迹 —— 稳定度分数实时曲线、判定阈值 0.85 与 STOP 触发点（样本 88）。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot">
          <img src="/static/img/neural/parameter-field.png" alt="运行段参数场演化">
          <figcaption>运行段参数场演化 —— 转速 / 电流 / 转矩 / 功率 / 频率 / 电压的 z-score 归一化时序场（±3σ 截断）。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot contain">
          <img src="/static/img/neural/anomaly-detection.png" alt="异常检测 - 直流母线电压与电流分布">
          <figcaption>异常检测 —— 直流母线电压 / 运行电流分布与尖峰阈值（IsolationForest 辅助分析）。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot contain">
          <img src="/static/img/neural/cluster-analysis.png" alt="运行段聚类分析">
          <figcaption>运行段聚类 —— K-Means（K=3）与 DBSCAN（eps=1.5）在 PCA / t-SNE 上的混合工况划分。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot contain">
          <img src="/static/img/neural/gtu-training.png" alt="GTU-CNN 训练曲线">
          <figcaption>GTU-CNN 训练曲线 —— 运行状态分类（正转 / 反转 / 待机 / 空闲）的 Loss / Accuracy / F1。</figcaption>
        </figure>
        <figure class="shot contain">
          <img src="/static/img/neural/gtu-confusion.png" alt="GTU-CNN 混淆矩阵">
          <figcaption>GTU-CNN 混淆矩阵 —— 四类运行状态分类结果，实测 F1 分数约 0.958。</figcaption>
        </figure>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section class="section">
    <div class="container">
      <h2 class="section-title">核心模型</h2>
      <div class="grid">
        <div class="card"><div class="icon">◉</div><h3>StabilityPredictor</h3><p>1D-CNN 回归模型，50 点滑窗 + 批次静态参数常量通道融合，输出混合稳定度分数；阈值 + 最短稳定时间双条件判定，支持在线重训练与 A/B 对比。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">✧</div><h3>GTUCNN1D</h3><p>门控 tanh 单元 + CNN 结构，运行状态分类（正转 / 反转 / 待机 / 空闲），实测 F1 分数约 0.958。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">◈</div><h3>异常检测与聚类</h3><p>IsolationForest 异常检测 + KMeans / DBSCAN 运行段聚类，辅助分析混合过程异常工况。</p></div>
        <div class="card"><div class="icon">⌕</div><h3>反馈闭环</h3><p>操作工停机反馈写入 feedback.db → 阈值自动建议，数据驱动模型持续优化，让判定越来越准。</p></div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section class="section section-alt">
    <div class="container">
      <h2 class="section-title">工程化特性</h2>
      <div class="grid">
        <div class="card"><h3>自动停机（可选）</h3><p>判定 STOP 时通过 Modbus 写控制寄存器真正停机；默认仅提示不动作，实机验证后方可启用。</p></div>
        <div class="card"><h3>远程控制</h3><p>采集端内置 HTTP API，局域网任意电脑可连接控制采集启停、修改判定阈值与批次参数。</p></div>
        <div class="card"><h3>数据库管理</h3><p>Navicat 式内置管理器：建库 / 建表 / 表结构 / 数据编辑 / 用户管理 / SQL 控制台，并可一键设为主库。</p></div>
        <div class="card"><h3>可视化</h3><p>实时速度 / 电流 / 转矩 / 稳定度滚动曲线，COMSOL 风格收敛分析、参数场、判定轨迹图。</p></div>
        <div class="card"><h3>数据迁移</h3><p>MySQL 旧库一键迁移至 TimescaleDB，支持试跑预览，生产数据平滑过渡。</p></div>
        <div class="card"><h3>安全设计</h3><p>数据库操作全参数化 + 标识符白名单防注入，Token 鉴权控制远程访问。</p></div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section class="section">
    <div class="container">
      <h2 class="section-title">开放 API</h2>
      <p class="section-desc">采集端提供 HTTP 接口，采集控制、判定配置、批次管理与训练全部可远程调用。</p>
      <div class="grid">
        <div class="card"><h3>状态与串口</h3><p><span class="mono">GET /api/status</span> · <span class="mono">GET /api/ports</span> · <span class="mono">POST /api/config/port</span> · <span class="mono">GET/POST /api/rule</span></p></div>
        <div class="card"><h3>判定与缓冲</h3><p><span class="mono">GET /api/monitor</span> · <span class="mono">POST /api/monitor/config</span> · <span class="mono">GET /api/redis/status</span> · <span class="mono">POST /api/flush</span></p></div>
        <div class="card"><h3>批次管理</h3><p><span class="mono">POST /api/batch/start</span> · <span class="mono">POST /api/batch/params</span> · <span class="mono">POST /api/batch/end</span> · <span class="mono">GET /api/batch/status</span></p></div>
        <div class="card"><h3>训练与控制</h3><p><span class="mono">POST /api/train</span> · <span class="mono">GET /api/train/status</span> · <span class="mono">POST /api/autostop</span> · <span class="mono">GET /api/db_stats</span></p></div>
      </div>
    </div>
  </section>

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