统计学习理论与算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60575001
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    陶卿
  • 依托单位：
    中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

本项目以支持向量机和boosting中的统计学习思想为导引，力图说明统计学习算法的一般框架，并探讨这种核心思想在机器学习及其模式识别中的应用，特别是研究在非监督学习问题中的应用。旨在建立非监督学习问题（聚类问题和主成分分析问题）的统计学习算法体系，得到具有鲁棒性和柔韧性的非监督问题学习算法。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（2）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
机器学习研究：现状与分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国计算机学会通讯。 2008，8： 49－56。
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
一种基于SVM 的炮位校射雷达弹道外推新方法。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    火力与指挥控制, 2007 ，32（3）：8-11。
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

随机COMID的瞬时收敛速率分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姜纪远;陶卿;邵言剑;汪群山
  • 通讯作者：
    汪群山
一种减小方差求解非光滑问题的随机优化算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱小辉;陶卿;邵言剑;储德军
  • 通讯作者：
    储德军
线性插值投影次梯度方法的最优个体收敛速率
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陶蔚;潘志松;朱小辉;陶卿
  • 通讯作者：
    陶卿
蟾酥微丸的急性与亚慢性毒性研究
  • DOI：
    10.16431/j.cnki.1671-7236.2017.05.035
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国畜牧兽医
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭健波;陶卿;李锦辉;戴和展;郑翀;杨善忠;何家康
  • 通讯作者：
    何家康
机器学习随机优化方法的个体收敛性研究综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    数据采集与处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陶卿;马坡;张梦晗;陶蔚
  • 通讯作者：
    陶蔚

其他文献

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陶卿的其他基金

机器学习问题的动量优化方法研究
  • 批准号：
    62076252
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    59 万元
  • 项目类别：
    面上项目
机器学习随机优化方法的个体收敛性研究
  • 批准号：
    61673394
  • 批准年份：
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  • 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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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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