多传感器不确定信息决策与估计融合理论与算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60374025
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    朱允民
  • 依托单位：
    四川大学
  • 学科分类：
    F03.自动化
  • 结题年份：
    2006
  • 批准年份：
    2003
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2004-01-01 至2006-12-31

项目摘要

在信息科学技术领域中，多源信息融合是一个有广泛应用背景及重要理论意义的研究课题。虽然在近二、三十年已获得长足进步，但主要局限于一些传统的数学框架，如决策融合中需要联合概率分布，在估计融合中只考虑点估计融合，特别是不同类信息融合至今仍是极为困难的问题。?随着现代社会在高科技、经济、社会、军事等领域的迅速发展，人们越来越多地面对不确定信息，如集合信息、模糊信息等，这就产生了不确定信息的融合问题。为了适

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Dimensionality Reduction of Se
Se 的降维
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Optimal Decision Fusion Given
给定最优决策融合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhu, Yunmin, X.R. Li
  • 通讯作者：
    Zhu, Yunmin, X.R. Li
Optimal Update with Out-of-Seq
失序优化更新
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    K. Zhang, X.R. Li,;Zhu, Yu
  • 通讯作者：
    Zhu, Yu
传感器网络中信息融合的几个基本
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    信息与控制, 2006第二期
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周杰;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
Optimal Interval Estimation Fu
最优区间估计Fu
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhu Yunmin, Li B.H.
  • 通讯作者：
    Zhu Yunmin, Li B.H.

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

多传感器分布式Neyman-Pearson 检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    四川大学学报 （自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘宇;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
分块强凸函数的加速块坐标下降算法的O(1/k^2) 收敛率
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋恩彬;史清江;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
有限停时Neyman-Pearson型序贯概率比检验新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    四川大学学报 （自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张可数;朱允民;李晓榕
  • 通讯作者：
    李晓榕
多传感器分布式区间估计融合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘宇;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民
相关量化数据稳健分布极大似然估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Automatica
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    沈晓静;Varshney;朱允民
  • 通讯作者：
    朱允民

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

朱允民的其他基金

偏差有界不确定动态系统容偏数据关联和估计融合研究
  • 批准号：
    61273074
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    83.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
多传感器网络决策和估计融合中的信道容错性问题研究
  • 批准号：
    60874107
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机系统多传感器决策与估计融合理论与算法
  • 批准号：
    60074017
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    16.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机信号检测与估计的多传感器数据融合问题
  • 批准号：
    69674016
  • 批准年份：
    1996
  • 资助金额：
    7.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
多传感器数据融合的最优化精确解及相应的随机递推算法
  • 批准号：
    19671062
  • 批准年份：
    1996
  • 资助金额：
    4.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
关闭
close
客服二维码