面向小样本多属性决策的软集合理论及其应用研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71171209
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    42.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

近年来,小样本多属性决策问题在管理实践中广泛存在,然而现有的决策理论和方法还不能较好解决这类问题。本项目从代数结构与关系的角度,针对小样本多属性决策的立体结构与样本小、属性多的特征,利用软集合、代数学、支持向量机、机器学习等最新成果,系统研究面向小样本多属性决策的软集合理论。主要研究内容包括:(1)面向小样本多属性决策的软集合立体结构框架体系的构建及相关理论研究;(2)面向小样本多属性决策的属性软集合的建立及相关理论研究;(3)面向小样本多属性决策的软集合决策模型的建立与应用研究。小样本多属性决策问题的研究对于政府与企业发展战略、规划设计、投资决策等都具有重要影响和意义。本项目的研究将有利于软集合理论和小样本多属性决策理论的进一步发展,具有重要的理论意义和实用价值。

结项摘要

小样本多属性决策问题广泛存在于经济管理领域,影响着政府与企业发展战略、规划设计、投资决策等活动。小样本多属性决策问题具有属性量大、类型不一致、支持决策的样本量小、样本不完备、不平衡以及不确定性等特征。传统方法存在诸多局限。软集合作为参数化工具,其灵活的结构和丰富的映射能够有效解决小样本多属性问题。因此,本项目针对小样本多属性决策问题的立体结构与特征,重点研究了以下内容。.首先,项目根据小样本多属性决策问题的特征和软集合的特征,设计了小样本多属性决策问题的三维立体结构和软集合的三维立体结构的“对应关系”,通过将属性对应于参数E、样本对应于映射F、方案对应于论域U,将小样本多属性决策问题转化到软集合理论体系内加以解决,进而构建了相应的软集合立体结构框架体系。.其次,通过对属性软集合和映射软集合的原则设计及其结构要素、特征提取的定义,构建了属性软集合和映射软集合,并基于软集合的基本运算规则、类别特征和运算要求,定义了相应运算法则。具体定义了广义证据模糊软集合、区间模糊软集合、梯形模糊软集合、成对关系模糊软集合的概念及运算。属性软集合将参数与属性所组成的论域相联系,完成属性选择等决策过程。同时决策者对决策方案选择的不同方式,组成了映射论域。在映射论域的基础上,构建映射软集合,通过参数,选择出决策者的决策方法。根据面向小样本多属性决策的软集合立体结构框架体系,建立了属性软集合和映射软集合的匹配关系,构建了面向小样本多属性决策的软集合决策模型。.最后,将面向小样本多属性决策的软集合决策模型,应用到经济管理领域。完成了基于软依赖的混合类型数据软集合决策,基于证据理论和模糊软集合的软集合决策,不完备模糊软集合决策,区间值直觉模糊软集合决策等问题的研究。.项目完成了研究目标,研究成果体现在19篇学术论文中,其中14篇发表在国外期刊,2篇发表在国内期刊,2篇被国外期刊录用未发表,1篇拟于近期投稿。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Introduction to linear representations of soft groups
软群的线性表示简介
  • DOI:
    10.3233/ifs-151630
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Zou, Yuan;Xiao, Zhi;Wang, Xianning
  • 通讯作者:
    Wang, Xianning
Identification of supply chain disruptions with economic performance of firms using multi-category support vector machines
使用多类别支持向量机识别供应链中断与企业经济绩效
  • DOI:
    10.1080/00207543.2014.974838
  • 发表时间:
    2015-05
  • 期刊:
    International Journal of Production Research
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Ye, ShiJie;Xiao, Zhi;Zhu, Guangfu
  • 通讯作者:
    Zhu, Guangfu
股票分类指数的多元马尔可夫链模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    统计与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荣腾中;肖智;刘朝林
  • 通讯作者:
    刘朝林
A comparative study of soft sets with fuzzy sets and rough sets
软集与模糊集和粗糙集的比较研究
  • DOI:
    10.3233/ifs-131010
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Xiao, Zhi;Zou, Yuan
  • 通讯作者:
    Zou, Yuan
A Novel Soft Set Approach for Feature Selection
一种新颖的特征选择软集方法
  • DOI:
    10.14257/ijdta.2016.9.5.08
  • 发表时间:
    2016-05
  • 期刊:
    International Journal of Database Theory and Application
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Daoli Yang;Zhi Xiao
  • 通讯作者:
    Zhi Xiao

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其他文献

中脑导水管周围灰质外侧区神经元P2X_7受体激活对胞内钙离子水平的影响
  • DOI:
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  • 作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    毕华(通讯作者)
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    毕华(通讯作者)
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    黄贤金
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李尤艳;肖智
  • 通讯作者:
    肖智

其他文献

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面向大数据的高维小样本预测模型与方法研究
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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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