面向大数据归因分析的评价理论与方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61771281
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    62.0万
  • 负责人：
    李清
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The development of Big Data and Data Science promotes the development of data driven technology and related wide business applications. However, because big data focus on correlation analysis but cause and effect analysis, it causes a serial of mistakes. The project will study big data cause and effect analysis architecture and modeling methods. It tries to form the model driven big data analysis and evaluation architecture and methodology, and study basic theory and methods of evaluation in loop. Furthermore, the project is going to study the individual oriented evaluation theory and technology. Based on results of theory research, the cause and effect analysis problem of GB 23020-2013 will be overcome.
大数据及数据科学理论的发展，推动了数据驱动技术的进步及其广泛的商业化应用。但是大数据在相关性分析上的突出特点，造成了一系列由于归因分析手段匮乏所引发的谬误。本课题研究大数据归因分析的体系架构和建模方法，力图形成模型驱动的大数据分析与评价的体系架构与方法论，并开展动态大数据环境下连续的系统评价与趋势预测，探索评价在环的基础理论和方法。开展大数据驱动的面向个体的评价理论与方法研究，形成问题和需求导向的个体评价的理论体系和技术方案。在上述研究成果的基础上，针对国家标准GB 23020-2013 《工业企业信息化和工业化融合评估规范》在区域评价中面临的大数据归因的问题，突破两化融合评估大数据的归因分析与评价的理论和方法。

结项摘要

本项目研究面相大数据归因的评价理论和方法，在通用体系结构框架、大数据体系结构和大数据分析体系、数据驱动和模型驱动相融合的系统工程3V体系、基于贝叶斯因果网络和改进因果图的归因方法、智能制造生态系统及其评价领域产生了一批研究成果。(1) 通用体系结构框架及其建模体系，为复杂工业系统的认识和研发，提供了基于模型的系统工程方法。(2) 大数据体系结构和分析体系，提供了模型驱动的、分析人员在环的大数据分析策略和方法。(3) 数据和模型融合驱动的3V体系，为机理模型的建立和未建模模态的补偿提供了基于大数据学习的手段，也为基于大数据的人工智能的学习算法，提供了机理模型所产生的高品质数据，解决了我国工业领域缺乏模型和缺乏数据的双重工程问题。(4) 基于贝叶斯因果网络和改进因果图的归因方法为工程领域的数据分析与归因，提供了新的手段。本项目的理论研究成果，已经在舰船综合管理平台效能评估、两化融合管理体系和数字化转型评估、装备故障诊断和健康管理领域的工程实践中进行了应用验证。

项目成果

期刊论文数量（21）
专著数量（2）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（8）
专利数量（2）
工业企业云化指数构建及评估实证研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    制造业自动化
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    马冬妍;江鸿震;付宇涵
  • 通讯作者：
    付宇涵
Post-stall flight dynamics of commercial transport aircraft configuration: A nonlinear bifurcation analysis and validation
商用运输机构型的失速后飞行动力学：非线性分岔分析和验证
  • DOI：
    10.1177/0954410020944085
  • 发表时间：
    2020-07
  • 期刊：
    Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers - Part G: Journal of Aerospace Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Cen Fei;Li Qing;Liu Zhitao;Zhang Lei;Jiang Yong
  • 通讯作者：
    Jiang Yong
Data and model-based triple V product development framework and methodology
基于数据和模型的三V产品开发框架和方法
  • DOI：
    10.1080/17517575.2020.1867900
  • 发表时间：
    2021-01-10
  • 期刊：
    ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Li, Qing;Wei, Hailong;Wang, Shuangshuang
  • 通讯作者：
    Wang, Shuangshuang
Smart manufacturing standardization: Architectures, reference models and standards framework
智能制造标准化：架构、参考模型和标准框架
  • DOI：
    10.1016/j.compind.2018.06.005
  • 发表时间：
    2018-10
  • 期刊：
    Computers in Industry
  • 影响因子：
    10
  • 作者：
    Li Qing;Tang Qianlin;Chan Iotong;Wei Hailong;Pu Yudi;Jiang Hongzhen;Li Jun;Zhou Jian
  • 通讯作者：
    Zhou Jian
从工业4.0评估视角看我国两化融合发展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    科技管理研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柴雯;李君;马冬妍
  • 通讯作者：
    马冬妍

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其他文献

Contribution of neural cell adhesion molecule (NCAM) to monkey hemopoietic systems (III)
神经细胞粘附分子（NCAM）对猴造血系统的贡献（三）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    加藤順子;比舍弘子;李清;池原進;冨山佳昭;李清;冨山佳昭;冨山佳昭;加藤順子;冨山佳昭;加藤順子
  • 通讯作者：
    加藤順子
Repeated infusions of donor blood, BMCs and PBSCs can restore early hematopoiesis after allogenic BMT
反复输注供血、BMC和PBSC可恢复同种异体BMT后的早期造血功能
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Junko Kato;Hiroko Hisha;Qing Li;Yasushi Adachi;Muneo Inaba;Naoki Hosaka;Masahiko Maki;Susumu Ikehara;冨山佳昭;李清
  • 通讯作者：
    李清
含单侧预制裂纹梁的冲击动态断裂过程试验研究
  • DOI：
    10.13465/j.cnki.jvs.2015.04.035
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    振动与冲击
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李清;张迪;杨阳;郝建伟;薛耀东;王强勋;李进宇
  • 通讯作者：
    李进宇
肾癌免疫治疗疗效评估突变预测模型的建立
  • DOI：
    10.19723/j.issn.1671-167x.2022.04.013
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    北京大学学报. 医学版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦彩朋;宋宇轩;丁梦婷;王飞;林佳兴;杨文博;杜依青;李清;刘士军;徐涛
  • 通讯作者：
    徐涛
Simultaneous quantitation of nine kinds of (D)- and (L)-amino acid enantiomers by HPLC-MS/MS: application to the quality control of amino acid tablets
HPLC-MS/MS 同时定量九种 (D)- 和 (L)- 氨基酸对映体：在氨基酸片质量控制中的应用
  • DOI：
    10.1039/c5ay01551k
  • 发表时间：
    2015-10
  • 期刊：
    Anal. Methods
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邢玉平;吕春晓;李清;毕开顺
  • 通讯作者：
    毕开顺

其他文献

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李清的其他基金

可扩展内容感知路由架构、协议及算法设计
  • 批准号：
    61402255
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
信息化与工业化融合发展水平评价理论研究与应用
  • 批准号：
    61174168
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    61.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向系统集成的经济视图的理论研究与应用
  • 批准号：
    60474060
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    24.0 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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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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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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