神经网络逆系统测量理论及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60574097
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    戴先中
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

在基于传感器的信息获取中存在两类迫切需要解决的问题：一是对传感器测试系统的动态补偿和解耦；二是对不直接可测的关键变量的软测量。申请者认为此两类问题本质上都可以归结为构造系统的左逆系统的问题。基于这一思想并在前期研究工作的基础上，本项目将首先研究基于左逆系统的测量理论（包括可逆性条件、可逆性证明和逆系统结构等）；然后研究一维传感器的神经网络逆动态补偿方法和多维传感器的神经网络逆动态解耦方法；同时通过建立"内含传感器"、"内含传感器"逆等概念，研究不直接可测变量的神经网络逆软测量方法；最后完成机器人六维腕力传感器的动态补偿和解耦、红霉素发酵过程中菌丝浓度等关键变量的软测量、感应电机转子磁链的软测量的应用实践。本项目研究将为解决上述两类问题提供一种先进的原创性方法，并形成理论严格、应用方便的神经网络逆测量理论，为国际学术界和工程界做出贡献。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Estimation of Some Crucial Variables in Erythromycin Fermentation Process Based on ANN Left-Inversion
基于ANN左反演的红霉素发酵过程中一些关键变量的估计
  • DOI：
    10.1007/11760191_158
  • 发表时间：
    2006-05
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
二维力传感器动态补偿器设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    东南大学学报（自然科学版）, 2008, Vol. 38, 增刊(II), pp. 190-193
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Asymptotic Stabilization for a Class of Nonlinear Differential-Algebraic Sub-Systems
一类非线性微分代数子系统的渐近镇定
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
红霉素发酵关键生化量的动态软测量方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    仪器仪表学报, 2006, Vol. 27, No. 6, SUPPL., pp. 1046-1048.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
励磁控制中不直接可测变量反馈的解决方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电力系统及其自动化学报, 2006, Vol.18, No.4, pp. 1- 4.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

基于激光扫描的移动机器人3D室外环境实时建模
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    机器人
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周波;戴先中;韩建达
  • 通讯作者：
    韩建达
复杂电力系统的接口概念与结构化模型
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张凯锋;戴先中
  • 通讯作者：
    戴先中
新型访问域部分重叠的多旅行商问题的GA求解
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙启瑞;李俊;丁健;戴先中
  • 通讯作者：
    戴先中
基于结构化模型的电力系统元件非线性分散控制方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戴先中;张凯锋;臧强
  • 通讯作者：
    臧强
A visual navigation method using a hand-drawn-route-map in dynamic environments
动态环境下使用手绘路线图的视觉导航方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Jiqiren/Robot
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戴先中;吴雪建;朱博;李新德
  • 通讯作者：
    李新德

其他文献

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戴先中的其他基金

面向人机混合生产线的机器人行为机制与安全问题研究
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    60.0 万元
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    面上项目
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  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    10.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
神经网络逆系统控制理论及其应用研究
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  • 资助金额：
    17.0 万元
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    面上项目
非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法及其应用研究
  • 批准号：
    69784001
  • 批准年份：
    1997
  • 资助金额：
    14.0 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目

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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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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