Gestalt认知原则下的面群目标分布模式的表达与识别

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40971242
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    艾廷华
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2010-12-31

项目摘要

本研究将空间认知原理与空间数据挖掘结合，针对建筑物群、湖泊群、岛屿群等面状目标群分布模式的表达与识别问题，基于Gestat识别完形原则，在概念层上建立面群目标群空间模式的分类体系，探讨影响不同模式识别的认知效应；在操作层上运用Voronoi图、Delaunay三角网几何构造建立面群目标模式表达的可计算模型，设计面群分布模式识别的算法，最后通过认知实验检验群目标模式识别的正确性。本研究紧紧围绕方向、形状、结构等认知参量在构建完形模式上的Gestalt心理学认知原则，试图表明一个观念，即通用性的数据挖掘技术方法应用于GIS针对空间问题时，需要根据GIS"空间认知"的科学理论，作专业领域扩展，需要考虑认知主体在感知、辨析、识别、推理不同思维过程中的认知心理原则，从而把GIS领域的数据挖掘与计算机数据库领域的数据挖掘区别开来。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
尺度空间中GIS数据表达的生命期模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李精忠;艾廷华
  • 通讯作者：
    艾廷华
A DEM generalization by minor valley branch detection and grid filling
通过次谷分支检测和网格填充进行 DEM 推广
  • DOI：
    10.1016/j.isprsjprs.2009.11.001
  • 发表时间：
    2010-03-01
  • 期刊：
    ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    12.7
  • 作者：
    Ai, Tinghua;Li, Jingzhong
  • 通讯作者：
    Li, Jingzhong
基于原型模板形状匹配的建筑多边形化简
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘鹏程;艾廷华;胡晋山;成晓强
  • 通讯作者：
    成晓强
街道渐进式选取的信息传输模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田晶;艾廷华
  • 通讯作者：
    艾廷华
矢量河网数据的渐进式传输
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    艾波
  • 通讯作者：
    艾波

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其他文献

空间数据连续尺度表达的矢量金字塔模型
  • DOI：
    10.13203/j.whugis20150723
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    晏雄锋;艾廷华;张翔;杨伟
  • 通讯作者：
    杨伟
DEM提取谷地线的有效汇水量阈值范围
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李精忠;艾廷华;柯舒
  • 通讯作者：
    柯舒
等高线与水网数据集成中的匹配及一致性改正
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨敏;艾廷华;刘鹏程;成晓强;YANG Min1,AI Tinghua1,LIU Pengcheng2,CHENG Xiaoqia;2.College of Urban;Environment Science,Central
  • 通讯作者：
    Environment Science,Central
一种组合优化的多边形化简方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《武汉大学学报》信息版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜维;艾廷华
  • 通讯作者：
    艾廷华
街道网络线性剖分模型支持下的食品可达性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    地理与地理信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何亚坤;王璐;艾廷华
  • 通讯作者：
    艾廷华

其他文献

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艾廷华的其他基金

网络众源地理信息在线式尺度变换原理与方法
  • 批准号：
    41531180
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    254.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
Delaunay三角网模型支持下的空间群结构分析
  • 批准号：
    40101023
  • 批准年份：
    2001
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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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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