动态网络系统的建模、同步与合作控制

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874088
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    曹进德
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

本项目研究动态网络的建模、同步与合作控制问题。研究动态网络系统的建模问题，并在此基础上探讨动态网络的同步与合作控制问题。研究部分同步与共存同步的同步方法和控制策略；对具有不同延时网络系统，给出达到一致性（consensus）新判据。将复杂网络同步和动态网络consensus问题结合，对动态网络的一致性进行研究，探索两者之间的机理相通性，侧重于从实际问题出发，结合consensus 问题的网络通讯机制，利用有向图理论来讨论动态网络的各种同步问题和合作控制策略。利用代数图理论，结合切换系统理论对时变拓扑网络的一致性进行探索。结合复杂网络理论来解决高维consensus和多组agent 的consensus问题，提供各种延时网络系统的consensus问题的新判据。争取做出一些开创性的结果。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（47）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Lag Quasi-Synchronization of Coupled Delayed Systems With Parameter Mismatch
参数失配耦合时滞系统的滞后准同步
  • DOI：
    10.1109/tcsi.2010.2096116
  • 发表时间：
    2011-06-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS
  • 影响因子：
    5.1
  • 作者：
    He, Wangli;Qian, Feng;Cao, Jinde
  • 通讯作者：
    Cao, Jinde
Projective synchronization of a class of delayed chaotic systems via impulsive control
一类延迟混沌系统的脉冲控制投影同步
  • DOI：
    10.1016/j.physleta.2009.06.056
  • 发表时间：
    2009-08
  • 期刊：
    Physics Letters A
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
  • 通讯作者：
Delay-dependent stability of neural networks of neutral type with time delay in the leakage term
泄漏项时滞的中性型神经网络的时滞相关稳定性
  • DOI：
    10.1088/0951-7715/23/7/010
  • 发表时间：
    2010-07-01
  • 期刊：
    NONLINEARITY
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Li, Xiaodi;Cao, Jinde
  • 通讯作者：
    Cao, Jinde
A unified synchronization criterion for impulsive dynamical networks
脉冲动力网络的统一同步准则
  • DOI：
    10.1016/j.automatica.2010.04.005
  • 发表时间：
    2010-07-01
  • 期刊：
    AUTOMATICA
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Lu, Jianquan;Ho, Daniel W. C.;Cao, Jinde
  • 通讯作者：
    Cao, Jinde
A Novel Recurrent Neural Network With One Neuron and Finite-Time Convergence for kappa-Winners-Take-All Operation
一种新颖的单神经元循环神经网络和 kappa 赢家通吃操作的有限时间收敛性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Neural Networks
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Cao, Jinde;Liu, Qingshan;Dang, Chuangyin
  • 通讯作者：
    Dang, Chuangyin

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其他文献

Quasi-state estimation and quasi-synchronization control of quaternion-valued fractional-order fuzzy memristive neural networks: Vector ordering approach
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    曹进德
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    刘磊;毛学荣;曹进德
  • 通讯作者：
    曹进德
非真实感绘制技术研究现状与展望
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    钱文华;曹进德;徐丹;吴昊
  • 通讯作者：
    吴昊
Global robust stability of int
int的全局鲁棒稳定性
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈安平;曹进德;黄立宏
  • 通讯作者：
    黄立宏
Global exponential stability o
全局指数稳定性 o
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋海军*;曹进德
  • 通讯作者：
    曹进德

其他文献

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基于Lanchester方程的混杂动态博弈系统网络化建模与控制
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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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