基于数据包络分析的非均一评价及判别分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70171018
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    13.0万
  • 负责人：
    杨印生
  • 依托单位：
    吉林大学
  • 学科分类：
    G0104.预测与评价
  • 结题年份：
    2004
  • 批准年份：
    2001
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2002-01-01 至2004-12-31

项目摘要

在国内外非均一评价与判别分析的研究成果基础上，提出和建立更一般的基于数据包络分析的非均一评价及判别分析模型与方法，包括基于限定域的AHP/DEA模型、二次假设和模糊环诚翫EA-DA模型、锥比率DEA-DA模型与方法等为企业财务评价、行业绩效评价、银行等信用兰鄣仁导饰侍馓峁┲傅夹缘木哂锌刹僮餍缘挠τ没〕晒

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
含最大利润的DEA模型在农产品生产企业经济效益评价中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    工业技术经济
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭姝宇;李宁;杨印生
  • 通讯作者：
    杨印生

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  • 作者：
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其他文献

矩阵型网络DEA模型解的存在性及其性质
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    程昀;杨印生;盛学之
  • 通讯作者：
    盛学之
基于串联链式DEA模型的房地产行业运营效率评价
  • DOI：
    10.3390/genes10050334
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    商业时代
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李 宁;王 星;杨印生
  • 通讯作者：
    杨印生
用于企业内部绩效评价的网络区间DEA模型及其应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    吉林大学社会科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨印生;张丽颖
  • 通讯作者：
    张丽颖
含L-R模糊数的置信DEA-Benchmarking模型与方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    统计与决策(理论版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李宁;李高亮;杨印生
  • 通讯作者：
    杨印生
多输入多输出问题效率的影响因素分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李洪伟;周德群;杨印生
  • 通讯作者：
    杨印生

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

杨印生的其他基金

矩阵型网络DEA模型、方法、理论及其应用研究
  • 批准号：
    71071069
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    27.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
企业绩效评价的DEA-Benchmarking方法及动态博弈研究
  • 批准号：
    70571028
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    16.5 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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  • 批准年份：
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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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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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