基于多精度数据的统计过程调整算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70802034
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    王凯波
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    G0108.工业工程与质量管理
  • 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

新兴半导体和微纳技术的发展，为制造业带来了崭新的机遇，同时也对过程调整和质量控制技术提出了新的挑战。由于制造工艺、测量设备以及制造环境等的限制，实时高精度数据有时很难获得。取而代之，低精度分类数据或者混合精度数据经常被收集。传统的过程调整和质量控制技术通常依赖连续型数据，因此无法在此类制造环境应用。..本项目针对新兴制造业中出现的低精度数据，研究新的参数估计和过程调整算法，为质量控制提供决策支持。具体来讲，本项目从下面三个方面展开研究：第一，低精度分类数据生成模型的研究；第二，基于低精度分类数据的参数估计与过程调整；第三，基于混合精度数据的参数估计与过程调整。通过上述三个任务的完成，本研究将建立基于低精度和混合精度数据进行过程调整和质量控制的理论基础，并为实际操作提供有效可行的方法。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Statistical Process Adjustment Algorithm Based on Mixed-resolution Data
基于混合分辨率数据的统计过程调整算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
A Bayesian Framework for Online Parameters Estimation and Process Adjustment using Categorical Observations
使用分类观测进行在线参数估计和过程调整的贝叶斯框架
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于分类数据的质量控制算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    运筹与管理. 19: 171-175
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Recursive parameter estimation for categorical process control
分类过程控制的递归参数估计
  • DOI：
    10.1080/00207540802570651
  • 发表时间：
    2010-03
  • 期刊：
    International Journal of Production Research
  • 影响因子：
    9.2
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

王凯波的其他基金

工业大数据环境下面向智能制造系统的质量科学管控方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
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  • 项目类别：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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]
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