知识可增殖人工神经网络并行模型

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    69973002
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    11.0万
  • 负责人：
    罗四维
  • 依托单位：
    北京交通大学
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2002
  • 批准年份：
    1999
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2000-01-01 至2002-12-31

项目摘要

知识可增殖人工神经网络并行模型是在不破坏已存在人工神经网络功能的基础上，通过嵌入其他功能人工神经网络，在神经场学习算法的控制下，借助通信机制协调这些人工神经网络的合作，形成一个并行整体，实现知识可不断扩充，功能可不断增强的人工神经网络。该模型知识的分布方式及不断增加知识的知识获取方式更近于人脑模型。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（32）
专利数量（0）
IFA在知识可增殖神经网络中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    铁道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵嘉莉 罗四维
  • 通讯作者：
    赵嘉莉 罗四维
多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗四维 温津伟
  • 通讯作者：
    罗四维 温津伟
基于最大判别熵的有监督独立分量分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄雅平;罗四维;齐英剑
  • 通讯作者：
    齐英剑
基于Bayesian方法的神经网络新学习算法BEM算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    温津伟 罗四维
  • 通讯作者：
    温津伟 罗四维
神经场整体性和增殖性研究与分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗四维 温津伟
  • 通讯作者：
    罗四维 温津伟

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其他文献

基于卷积神经网络的正则化方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吕国豪;罗四维;黄雅平;蒋欣兰
  • 通讯作者：
    蒋欣兰
基于列车前向运动视频的全景图拼接算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    山东大学学报(哲学社会科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高大龙;黄雅平;李清勇;王胜春;罗四维
  • 通讯作者：
    罗四维
基于免疫优化策略的副本放置算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗四维;侯孟书;牛新征;吕孟婕
  • 通讯作者：
    吕孟婕
基于广义运动模糊模型的前向运动模糊核
  • DOI：
    10.13328/j.cnki.jos.004864
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋欣兰;王亮;罗晓月;王胜春;罗四维
  • 通讯作者：
    罗四维
一种新的基于能量消耗速率模型的分簇路由协议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗四维;侯孟书;周益民
  • 通讯作者：
    周益民

其他文献

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罗四维的其他基金

基于高速前向运动视频的运行环境检测模型
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    面上项目
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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
神经网同步并行计算机
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    69073325
  • 批准年份：
    1990
  • 资助金额：
    2.5 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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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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