新体制多基地超视距地波雷达信息场NFE INTER4信息融合方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60872101
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    31.0万
  • 负责人：
    权太范
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    F0112.雷达原理与技术
  • 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

本项目以新体制多基地超视距高频地波雷达为背景，创建信息智能融合四互补神经网络-模糊推理-专家系统 (简称为NFE INTER4) 模型和算法，以解决复杂信息场不确定信息的智能化融合和系统级信息融合整合处理问题。.1.新概念：提出超视距探测信息融合、复杂信息场不确定信息(含盲信息)智能融合、互联式系统级信息融合新概念。 .2.新模型：基于集成和整体协调概念，建立以NN、FR、ES三大智能技术为基础的智能化NFE信息融合模型，并研究其性质。 .3.新结构：构造功能、结构、过程、算法四互补的信息融合INTER4结构框架，以揭示智能化信息融合算法的本质。 .4.新算法：提出盲信息的重构和不确定信息的NFE INTER4信息融合算法。.5.新应用：应用NFE INTER4模型和算法，解决多基地高频地波雷达超视距探测信息融合问题。.本研究将促进我国多源信息场智能化信息融合研究和应用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
高频地波雷达目标高度估计的AR模型方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代防御技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭汝江;权太范;张硕;金永镐
  • 通讯作者：
    金永镐
一种基于协同作战能力的航迹合成方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    权太范;宗华;金永镐;宗成阁;朱荣花
  • 通讯作者：
    朱荣花
Tracking maneuvering target based on neural fuzzy network with incremental neural leaning
基于增量神经学习的神经模糊网络跟踪机动目标
  • DOI：
    10.1016/s1004-4132(06)60060-1
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    权太范
  • 通讯作者：
    权太范
Uncertain Information Fusion with Robust Adaptive Neural Networks-Fuzzy Reasoning
鲁棒自适应神经网络模糊推理的不确定信息融合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    权太范
  • 通讯作者：
    权太范
信息融合系统改进型BA模型及网络动力学特性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王忻;权太范
  • 通讯作者：
    权太范

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其他文献

双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵孔瑞;周共健;于长军;权太范
  • 通讯作者：
    权太范
双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵孔瑞;周共健;于长军;权太范
  • 通讯作者：
    权太范
高频地波雷达垂直向电离层电子浓度估计方法
  • DOI：
    10.13443/j.cjors.2015061402
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    电波科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨旭光;于长军;刘爱军;权太范
  • 通讯作者：
    权太范
基于时域多分辨法微带线串扰分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    电波科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵孔瑞;于长军;周共健;权太范
  • 通讯作者：
    权太范
基于时域多分辨法微带线串扰分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    电波科学学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    赵孔瑞;于长军;周共健;权太范
  • 通讯作者：
    权太范

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权太范的其他基金

多源信息融合网络动力学特性研究及其应用
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    2001
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    面上项目
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  • 项目类别：
    面上项目

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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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