广义微粒群算法统一模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60674104
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    曾建潮
  • 依托单位：
    太原科技大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

微粒群算法是智能计算的一个重要分支，本课题借鉴生物系统的自组织现象，研究聚集中心、聚集方式及聚集行为的融合机制，并将其应用于微粒群算法，建立了具有抽象函数的广义微粒群算法统一模型，从收敛性、最优性、计算效率和该模型对微粒群算法的结构调整及参数设计的指导意义等方面加以研究，从而建立起能更好反映群体智能行为的广义微粒群算法体系结构。本项目研究对于充实进化计算的内容，提高进化计算的性能具有十分重要的理论意义。

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（16）
专利数量（0）
Particle swarm optimization with self-adjusting cognitive selection strategy
具有自我调整认知选择策略的粒子群优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Zeng, Jianchao;Cui, Zhihua;Tan, Ying;Cai, Xingjuan
  • 通讯作者：
    Cai, Xingjuan
基于 Metropolis 准则的微粒群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭晓东;王丽芳;曾建潮
  • 通讯作者：
    曾建潮
Dispersed particle swarm optimization
分散粒子群优化
  • DOI：
    10.1016/j.ipl.2007.09.001
  • 发表时间：
    2008-02
  • 期刊：
    Information Processing Letters
  • 影响因子：
    0.5
  • 作者：
    Tan, Ying;Cui, Zhihua;Cai, Xingjuan;Zeng, Jianchao
  • 通讯作者：
    Zeng, Jianchao
动态环境下基于种群多样性的微粒群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾建潮;谭瑛;胡静
  • 通讯作者：
    胡静
基于加速度反馈的自适应积分控制微粒群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾建潮;崔志华;孙国基
  • 通讯作者：
    孙国基

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其他文献

群机器人系统的建模与仿真
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾建潮;薛颂东
  • 通讯作者：
    薛颂东
单机调度与丝锥视情预防性更换集成模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘婕;王磊;曾建潮
  • 通讯作者：
    曾建潮
基于HFACS的煤矿安全事故人因分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国安全科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾建潮;董追;赵娜;李忠卫
  • 通讯作者：
    李忠卫
基于劳动分工的群机器人地图创建探索策略研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    阎静;曾建潮;张国有
  • 通讯作者：
    张国有
绝对定位机制下目标位置估计辅助的群机器人搜索
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    昝云龙;薛颂东;曾建潮
  • 通讯作者：
    曾建潮

其他文献

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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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