粗集的线性结构及其在粒计算中的拓展研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60973148
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    32.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

粗集(包括它的各种推广形式)是软计算中的一个热点研究领域。它是通过上下近似来发挥作用的,经过我们的前期研究,发现粗集的上下近似是线性算子和余线性算子。在这种观点下,本项目研究粗集上下近似的线性结构理论,这包括用线性模型的方法建立以特征函数为主线的粗集的理论体系,该体系可以使计算和推理过程更为简单;用特征函数、内积、外积及矩阵的方法综合给出粗集的线性结构及数据约简方法。.关于有限论域,模糊集合可以视为向量,粗集上近似可以表示为矩阵与向量的乘积,该问题反过来看就是模糊关系方程的问题。这正好为用粗集的方法解模糊关系方程提供了可能。作为粗集线性理论的一个直接应用,本项目拟给出模糊关系方程的粗集解法。.此外,粒计算是粗集理论的进一步发展,我们拟用线性观点来考虑粒计算中的相关问题,主要是考虑粒计算中的线性关系。

结项摘要

粗集理论作为一种数据分析处理理论,在1982年由波兰科学家Z.Pawlak创立,自上世纪九十年代以来日益受到重视,目前粗糙集理论已成为国内外人工智能领域中一个较新的学术热点,引起了越来越多科研人员的关注,在知识发现和数据挖掘等领域有重要的应用。本项目紧紧抓住粗集的线性结构开展工作,按照申请书的思路进行研究,达到了预期的目的,拓宽了研究领域。取得了丰富的研究成果。到目前为止共发表学术论文14篇,其中国际SCI收录的论文4篇,EI收录的国际杂志论文1篇,ISTP收录的国际会议论文6篇,国内核心刊物1篇。.彻底解决了粗集、模糊粗集的公理化问题,我们用特征函数、矩阵,内积和外积等研究线性问题的研究工具。就我们所知,过去粗集的公理化有很多研究,但他们给出的公理系统至少需要三条公理组成,在不附带任何条件的情况下,我们仅用一条简单的公理刻划了粗集、模糊粗集上近似,对偶地,也仅用一条简单的公理刻划了粗集、模糊粗集下近似,这是到目前为止粗集公理化问题的最好结果。.建立以线性结构、特征函数为主线的粗集结构理论和推理体系,线性观点给我们研究粗集提供了新视野,使得我们能够用线性代数模型和方法来研究粗集,线性模型的观点简化了粗集的许多推理和计算。已经形成自己的研究特色和风格。我们利用粗集的线性结构研究了粗集诱导的格的结构及粗集与证据理论之间的联系。.给出了模糊关系方程的粗集表示形式,把模糊综合评判模型解释为模糊粗集上近似模型,使得我们可以用模糊粗集的方法研究模糊关系方程及模糊综合评判。拓展了粗集的应用领域。.探索粗集与拓扑的联系,我们研究了粗集与拓扑的联系,建立拟离散拓扑与粗集集之间的联系。我们证明了拟离散闭包空间可以通过一个二元关系R的粗集上近似来实现,且拟离散闭包空间上的拓扑闭包算子可以通过关系R的传递闭包确定的粗集上近似来实现。.研究了覆盖粗集与二元关系确定的粗集之间的联系,由覆盖诱导的粗集,是粗集研究的重要方面,许多研究者定义了许多类型的覆盖上下近似运算。经过研究我们发现若干类型的粗集上近似可以通过二元关系诱导的粗集来实现。.在粗集的应用方面, 我们研究了电子商务服务质量属性约简方法,研究了层次分析法与模糊层次分析法之间的相互转换问题,服务质量的评价问题等,获得了较好的结果。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Closures and topological closures in quasi-discrete closure spaces
准离散闭包空间中的闭包和拓扑闭包
  • DOI:
    10.1016/j.aml.2010.03.007
  • 发表时间:
    2010-07
  • 期刊:
    Applied Mathematics Letters
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Liu, Guilong
  • 通讯作者:
    Liu, Guilong
Invertible approximation operators of generalized rough sets and fuzzy rough sets
广义粗糙集和模糊粗糙集的可逆逼近算子
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2010.01.033
  • 发表时间:
    2010-06
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Liu, Guilong;Sai, Ying
  • 通讯作者:
    Sai, Ying
Rough set theory based on two universal sets and its applications
基于两个泛集的粗糙集理论及其应用
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2009.06.011
  • 发表时间:
    2010-03-01
  • 期刊:
    KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Liu, Guilong
  • 通讯作者:
    Liu, Guilong

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其他文献

Q235结构钢的低周疲劳累积损伤研究
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低碳钢经疲劳循环后表面的显微形貌特征与损伤的关联
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    刘贵龙

其他文献

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刘贵龙的其他基金

基于粒计算的一般决策系统的属性约简及应用
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  • 批准年份:
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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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