复杂网络系统的群体行为分析与控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61104145
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

该项目主要研究复杂网络系统的群体动力学行为分析及其控制。在复杂网络系统中,为了达到分布式合作控制,尽管网络中的每个个体只能与邻近的一些个体局部进行相互通信交互信息,但是网络中的全部个体会涌现出一个全局的共同行为。具体来说,本项目主要研究复杂网络系统的同步、一致性、集群行为及其控制。首先,我们研究具有内在线性和非线性动力学的多个体一阶、二阶与高阶系统的群体行为,探讨二阶与高阶一般系统达到一致性的条件,并且研究广义的代数连通度进而分析具有有向网络拓扑结构的非线性多个体系统达到全局一致性的条件;接着,在网络中个体不能达到群体行为的情况下,我们设计一些牵制控制策略施加在较少数目的部分个体上使得网络达到群体行为;然后,我们设计观测器、延时存储、自适应控制、采样控制和间歇控制等研究复杂网络系统中的群体行为;最后,我们将得到的理论分析结果应用到一些实际的问题中。

结项摘要

在国家自然科学基金委--青年科学基金项目“复杂网络系统的群体行为分析与控制”(61104145,2012-2014年)的资助下,本人在科学研究、项目申请、学术任职和交流及获奖荣誉等方面取得了一系列成果,详细总结如下:.在科学研究方面,主要在多智能体系统协同控制、混杂控制、分布式自适应控制、牵制控制等方面取得了一系列成果:解决多智能体系统切换与有向网络分布式控制器设计问题;首次研究具有二阶非线性动力学的多智能体系统的完全分布式控制器设计;解决了复杂动态有向网络分布式自适应设计的关键问题;研究了一般有向复杂网络同步的牵制控制策略的挑战问题。本人标注国家自然科学基金号61104145共发表文章20篇,其中SCI杂志论文16篇(SIAM, IEEE汇刊, Automatica 13篇),会议获奖论文EI文章2篇,其他综述文章2篇,4篇ESI高被引论文。.在项目申请方面,本人依托国家自然科学基金委青年基金项目的支持下在2012-2014期间成功申请到国家优秀青年科学基金项目、江苏省“六大人才高峰”高层次人才支持计划、澳洲基金委(ARC)的面上项目、江苏省自然科学基金面上项目1项、教育部高等学校博士学科点专项科研基金新教师类1项等项目。.在学术任职和交流方面,本人担任中国工业与应用数学学会复杂网络与系统控制专业委员会委员、IEEE神经系统与应用技术委员会秘书、中国自动化学会青年工作委员会委员、2012年全国复杂网络学术会议大会副主席、2012年IEEE计算智能国际会议宣传主席、2013年IEEE国际信息科学与技术会议宣传主席、2013年亚洲控制会议工业论坛与展览主席及十多个会议的程序委员会委员;受聘为系统科学与数学编委,担任三个SCI杂志的客座主编和编辑。此外,成功主办东南大学复杂系统与网络科学研究中心十届系列论坛。本人2014年应邀在国际会议(WCICA 2014)和第十届全国复杂网络学术会议上做大会邀请报告;同时应邀在中国科学院、复旦大学等多所高等院校做邀请报告。.在获奖方面,本人2014年入选汤森路透全球高被引科学家名录,获2014年江苏省数学成就奖、2013年中国科学报社Scopus“青年科学之星”信息科学领域金奖、2013年亚洲控制会议最佳论文奖(第一)、2013年IEEE电路与系统协会神经系统与应用技术委员会最佳理论论文奖(第一)等奖项。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(12)
专利数量(0)
Consensus tracking for higher-order multi-agent systems with switching directed topologies and occasionally missing control inputs
具有切换定向拓扑和偶尔丢失控制输入的高阶多智能体系统的共识跟踪
  • DOI:
    10.1016/j.sysconle.2013.09.009
  • 发表时间:
    2013-12-01
  • 期刊:
    SYSTEMS & CONTROL LETTERS
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Wen, Guanghui;Hu, Guoqiang;Chen, Guanrong
  • 通讯作者:
    Chen, Guanrong
Bridging the gap between complex networks and smart grids
弥合复杂网络和智能电网之间的差距
  • DOI:
    10.1080/23307706.2014.885293
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Journal of Control and Decision
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Yu, Wenwu;Wen, Guanghui;Yu, Xinghuo;Wu, Zaijun;Lü, Jinhu
  • 通讯作者:
    Lü, Jinhu
Distributed Adaptive Control of Synchronization in Complex Networks
复杂网络中同步的分布式自适应控制
  • DOI:
    10.1109/tac.2012.2183190
  • 发表时间:
    2012-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Yu, Wenwu;DeLellis, Pietro;Kurths, Juergen
  • 通讯作者:
    Kurths, Juergen
Delay-Induced Consensus and Quasi-Consensus in Multi-Agent Dynamical Systems
多智能体动态系统中的延迟诱导共识和准共识
  • DOI:
    10.1109/tcsi.2013.2244357
  • 发表时间:
    2013-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Yu, Wenwu;Chen, Guanrong;Cao, Ming;Ren, Wei
  • 通讯作者:
    Ren, Wei
Consensus in Multi-Agent Systems With Second-Order Dynamics and Sampled Data
具有二阶动力学和采样数据的多智能体系统中的共识
  • DOI:
    10.1109/tii.2012.2235074
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    L.Zhou;X. Yu;J.Lu;R.Lu
  • 通讯作者:
    R.Lu

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  • 期刊:
    中国科学. 技术科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    丁汉
多智能体系统的群集行为研究综述
  • DOI:
    10.13878/j.cnki.jnuist.2018.04.004
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    南京信息工程大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡鸿翔;梁锦;温广辉;虞文武
  • 通讯作者:
    虞文武

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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

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          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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