人工蚁群系统研究及其在图象压缩编码中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60372087
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    15.0万
  • 负责人：
    李霞
  • 依托单位：
    深圳大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
    2006
  • 批准年份：
    2003
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2004-01-01 至2006-12-31

项目摘要

本课题研究人工蚁群系统及其在图象压缩编码中的应用。蚁群算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，在一系列困难的组合优化问题中取得成效。本课题拟通过研究其内在的搜索机制，建立基于人工蚁群系统的图象压缩编码模型，根据码书设计的两个优化准则，分别对应基于码书的解描述方法和基于聚类划分的解描述方法，关键解决图象码书的最佳设计问题，使得所设计的码书不依赖于初始码本的选取、具有较强的鲁棒性等。在此基础上，结合不同人工智能技术（如模糊逻辑，遗传算法、模拟退火等启发式算法）构成整合式智能系统，探索矢量量化图象压缩编码的新途径，旨在发展快速高效和具有在低码率信道下实现视频图象实时编码潜能的压缩算法，该课题的研究具有重要的理论意义和潜在的应用前景。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
遗传算法交叉操作的改进
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术, 2006，28（6），925-928
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡良伟;李霞
  • 通讯作者：
    李霞
一种自适应多Agent协同遗传算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术, 2005，27（4）:727-729
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于自适应蚁群优化的矢量量化码
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    信号处理， 2003，19：157-160
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Job-shop调度问题的遗传退火算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术，2004,26（11），1698-1700
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡良伟;李霞
  • 通讯作者：
    李霞
用带蚁群搜索的多种群遗传算法求
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    信息与控制，2005，34（5）：553-556
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡良伟;李霞;张基宏
  • 通讯作者：
    张基宏

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其他文献

「シンガポールの幼児教育課程編成における『地域資源利用』の構想と実際」
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李霞
  • 通讯作者：
    李霞
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2023
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李霞
  • 通讯作者：
    李霞
Clinical analysis of cytokine-induced killer cells combined with concurrent chemoradiotherapy in the treatment of local recurrence of rectal neoplasms
细胞因子诱导杀伤细胞联合同步放化疗治疗直肠肿瘤局部复发的临床分析
  • DOI：
    10.3760/cma.j.issn.1673-4904.2013.02.008
  • 发表时间：
    2013-01-15
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范满祥;叶玮;姚俊;李霞
  • 通讯作者：
    李霞
がん免疫療法のためのシリカ系アジュバント
用于癌症免疫治疗的二氧化硅佐剂
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王秀鵬;伊藤敦夫;李霞;十河友
  • 通讯作者：
    十河友
免疫アジュバントとしての精製ツベルクリン‐アパタイト複合ナノ粒子の作製
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    十河友;王秀鵬;李霞;伊藤敦夫;後藤康之;大野忠夫;内村英次;山﨑淳司
  • 通讯作者：
    山﨑淳司

其他文献

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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

        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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