人工神经网络结构自组织设计方法及应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873043
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    乔俊飞
  • 依托单位：
    北京工业大学
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 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

人工神经网络是一种旨在模拟人脑结构和功能的信息处理系统，具有广阔的应用前景。神经网络的结构设计是能否复现脑功能的关键，也是神经网络成功应用的核心技术。课题从信息科学的角度出发，借助生物学中的细胞修复原理、条件反射原理和认知科学中的"行动－评价－改进"的原理，拟采用启发式搜索聚类、外科手术法等方法，对人工神经网络拓扑结构的自组织设计算法展开研究。课题主攻的关键问题是建立神经网络性能与神经网络结构元素之间关联模型，获得神经网络结构生长和削减的演化机制，给出保证神经网络结构调整稳定性的动态优化算法等。课题研究目标是使获得的自组织神经网络具有根据承担的任务不同自动调整网络拓扑结构（即增加或删减神经元）的功能。最后，将获得的自组织神经网络应用于污水处理过程控制中，建立其控制模型，争取在实际中推广应用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（26）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（6）
Research on artificial neural networks with spatial architecture based on span connection and lateral inhibition mechanism
基于跨度连接和横向抑制机制的空间架构人工神经网络研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Computational Science and Engineering
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Jun-Fei Qiao;Ying-Chun Bo;Gang Yang
  • 通讯作者：
    Gang Yang
基于模型输出敏感度分析法的动态RBF神经网络设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    信息与控制
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩红桂;李淼;乔俊飞
  • 通讯作者：
    乔俊飞
RBF神经网络的结构动态优化设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    乔俊飞;韩红桂
  • 通讯作者：
    韩红桂
自适应前馈神经网络结构优化设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    智能系统学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张昭昭;杨刚;乔俊飞
  • 通讯作者：
    乔俊飞
A Self-Organizing Fuzzy Neural Network Based on a Growing-and-Pruning Algorithm
基于生长剪枝算法的自组织模糊神经网络
  • DOI：
    10.1109/tfuzz.2010.2070841
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子：
    11.9
  • 作者：
    Han Honggui;Qiao Junfei
  • 通讯作者：
    Qiao Junfei

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其他文献

基于SOTSFNN的溶解氧浓度控制方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    化工学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    乔俊飞;付文韬;韩红桂
  • 通讯作者：
    韩红桂
带扰动的变频正弦混沌神经网络研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    智能系统学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡志强;李文静;乔俊飞
  • 通讯作者：
    乔俊飞
基于IHPSO算法的污水处理过程集成神经网络软测量模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    信息与控制
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任东红;韩红桂;乔俊飞
  • 通讯作者：
    乔俊飞
基于锦标赛选择变异策略的改进差分进化算法及函数优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    傅嗣鹏;乔俊飞;韩红桂
  • 通讯作者：
    韩红桂
基于自组织递归模糊神经网络的BOD软测量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机与应用化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁海旭;李文静;叶旭东;乔俊飞
  • 通讯作者：
    乔俊飞

其他文献

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乔俊飞的其他基金

城市污水处理运行优化控制理论及应用
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  • 批准年份：
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  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    290.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
城市污水处理过程优化控制理论及关键技术研究
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    61034008
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    重点项目
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带材板形智能优化控制新方法的研究
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  • 项目类别：
    联合基金项目

相似国自然基金

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  • 资助金额：
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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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