基于动态优化策略的复杂网络研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60804046
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    陈茂银
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 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

基于动态优化策略，本项目将研究多种情况下复杂网络上的完全同步或相位同步，并在基础上分析网络同步倾向、以及大规模复杂网络结构和功能之间的关系。主要研究内容包括：(a) 针对小世界或无标度网络，基于动态优化策略，提出一种统一的、代价较小的自适应调整权重方法，不仅能够实现多种情况下的完全同步或相位同步，而且能够保证在网络的同步过程中所有节点具有相同的强度。(b) 针对小世界或者无标度网络，通过多种情况下的完全同步或相位同步配置网络中的耦合作用矩阵，使网络具有比已有自适应调整权重方法更好的同步倾向，并进一步分析同步倾向、连接权重、拓扑结构之间的关系。(c) 针对具有不同社团的复杂网络或具有复杂连接的大规模猫脑皮层神经网络，基于动态优化策略自适应调整权重，探讨网络结构与网络功能之间的关系。这项研究不仅有助于理解复杂网络结构和动力学之间的关系，而且有助于理解大规模复杂网络结构与功能之间的关系。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A robust APD synchronization scheme and its application to secure communication
鲁棒APD同步方案及其在安全通信中的应用
  • DOI：
    10.1016/j.jfranklin.2009.03.004
  • 发表时间：
    2009-10
  • 期刊：
    JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE-ENGINEERING AND APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Hu, Changhua;He, Ming;Zhou, Zhijie;Chen, Maoyin
  • 通讯作者：
    Chen, Maoyin
Response of scale-free networks with community structure to external stimuli
具有群落结构的无标度网络对外部刺激的响应
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2009.03.037
  • 发表时间：
    2009-07
  • 期刊：
    Physica A-Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Wu Ye;Xiao Jinghua;Kurths Juergen;Li Ping;Chen Maoyin
  • 通讯作者：
    Chen Maoyin
Generalized synchronization of complex networks
复杂网络的广义同步
  • DOI：
    10.1103/physreve.80.027201
  • 发表时间：
    2009-08-01
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Shang, Yun;Chen, Maoyin;Kurths, Juergen
  • 通讯作者：
    Kurths, Juergen
Matrix-measure criterion for synchronization in coupled-map networks
耦合映射网络中同步的矩阵测量准则
  • DOI：
    10.1103/physreve.79.067102
  • 发表时间：
    2009-06-01
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Li, Ping;Chen, Maoyin;Kurths, Juergen
  • 通讯作者：
    Kurths, Juergen
Human comment dynamics in on-line social systems
在线社交系统中的人类评论动态
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2010.08.049
  • 发表时间：
    2010-12-15
  • 期刊：
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Wu, Ye;Zhou, Changsong;Kurths, Juergen
  • 通讯作者：
    Kurths, Juergen

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其他文献

微小故障的故障诊断技术研究进展
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周东华;司小胜;陈茂银;徐春红
  • 通讯作者：
    徐春红
Bayesian更新与EM算法协作下退化数据驱动的剩余寿命估计方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    司小胜;胡昌华;李娟;陈茂银
  • 通讯作者：
    陈茂银

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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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