证据理论在多传感器数据融合中的应用研究及改进

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60574034
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    6.0万
  • 负责人：
    高社生
  • 依托单位：
    西北工业大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2006
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2006-12-31

项目摘要

(1)在基于证据理论的目标识别融合中，研究基本概率赋值的获取，这不但是一个重要的理论课题，而且是一个与应用密切相关的难题。因此具有重要的理论意义和实际应用价值；(2)研究证据组合公式及其改进，使之适用于相关证据的处理；研究用新兴的随机加权估计处理冲突证据并从中提取有用信息。这对于改进和完善证据理论，发展信息融合技术是一个大胆的探索和有益的尝试；(3)将证据理论、模糊推理和神经网络技术相结合，解决非

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
不完备信息系统的数据挖掘方法研
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《信息与控制》已录用，见录用通知
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邢化玲;刘思伟;高社生
  • 通讯作者：
    高社生
基于小波神经网络的滤波器设计方
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机测量与控制》已录用，见录用通知
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邢化玲;高社生;唐士杰
  • 通讯作者：
    唐士杰
冲突证据合成方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《弹箭与制导学报》,2006,Vol.26(4): 347~349
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐士杰;李华星;高社生
  • 通讯作者：
    高社生
相关证据合成方法的研究及其改进
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《弹箭与制导学报》,2006,Vol.26(2): 452~454.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张震龙;刘思伟;高社生;杨 波
  • 通讯作者：
    杨 波
D-S理论与神经网络相结合的信息
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《传感器学报》已录用，见录用通知
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐士杰;高社生;邢化玲
  • 通讯作者：
    邢化玲

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其他文献

模型预测前向神经网络算法及其在组合导航中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国惯性技术学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨一;高社生;吴佳鹏;赵岩
  • 通讯作者：
    赵岩
弹载斜视SAR高分辨率成像算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    弹载斜视SAR高分辨率成像算法研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡秀华;胡高歌;赵岩;高社生
  • 通讯作者：
    高社生
风场估计算法及其在组合导航中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    飞行力学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高社生;张极;党进伟
  • 通讯作者：
    党进伟
伪卫星空中基站定位高性能算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    西北工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    阎海峰;魏文辉;冯志华;高社生
  • 通讯作者：
    高社生
渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    西北工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高社生;薛丽;魏文辉
  • 通讯作者：
    魏文辉

其他文献

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高社生的其他基金

高精度伪卫星多机协同多源异步融合与自主导航问题研究
  • 批准号：
    61174193
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    61.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
异类传感器信息融合算法及其在目标识别中的应用研究
  • 批准号：
    60474032
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    6.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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]
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