利用数据挖掘技术确定类星体候选体

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10778724
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    张彦霞
  • 依托单位：
    中国科学院国家天文台
  • 学科分类：
    A1503.恒星晚期演化及爆发、致密天体及其相关高能过程
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

在LAMOST项目正在建造并即将投入使用之际，如何高效地从海量的多波段天文数据中为 LAMOST项目选取类星体输入星表是天文学家不得不面对的客观问题。基于天文数据的海量性和多波段性，我们探索天文数据的自动入库和多波段数据的交叉证认；在其他领域或学科的数据挖掘技术盛行之际，我们也探讨各种数据挖掘算法（分类、聚类、回归等算法）在天文学中多维参数空间中的应用。以挖掘多波段数据为例，来研究数据从选择、清洗、降维去噪、特征选择和特征提取、按照挖掘任务选取挖掘方法到结果的解释和评估，并从多波段数据中利用数据挖掘的方法为LAMOST挑选出类星体候选体，或一些特殊的源。 这些方法的成功应用将有助于天文学家处理和分析数据，发现知识，以此来带动天文理论和技术的发展和完善，这不仅对虚拟天文台的发展和完善有着重要的科学意义，而且对大型巡天项目LAMOST的输入星表和光谱处理有着非常重要的实用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（35）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
System architectural design of multiwavelength data mining
多波长数据挖掘系统架构设计
  • DOI：
    10.1117/12.788398
  • 发表时间：
    2008-07
  • 期刊：
    Proceedings of the SPIE
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵永恒;郑宏文;张彦霞
  • 通讯作者：
    张彦霞
Comparison of decision tree methods for finding active objects
寻找活动对象的决策树方法比较
  • DOI：
    10.1016/j.asr.2007.07.020
  • 发表时间：
    2008-01-01
  • 期刊：
    ADVANCES IN SPACE RESEARCH
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Zhao, Yongheng;Zhang, Yanxia
  • 通讯作者：
    Zhang, Yanxia
Support vector machines and kd-tree for separating quasars from large survey data bases
用于从大型调查数据库中分离类星体的支持向量机和 kd 树
  • DOI：
    10.1111/j.1365-2966.2008.13070.x
  • 发表时间：
    2008-02
  • 期刊：
    Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    赵永恒;张彦霞;高丹
  • 通讯作者：
    高丹
The Design and Development of Large-Scale Catalogue Federation System (XMaS_VO)
大规模目录联合系统(XMaS_VO)的设计与开发
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Astronomical Research and Technology. Publications of National Astronomical Observatories of China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高丹;赵永恒;张彦霞;路勇
  • 通讯作者：
    路勇
Estimating Photometric Redshifts of Quasars Using Support Vector Machines
使用支持向量机估计类星体的光度红移
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Astronomical Data Analysis Software and Systems ASP Conference Series
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张彦霞;王丹;赵永恒
  • 通讯作者：
    赵永恒

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其他文献

贫金属星中子俘获元素丰度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    天文学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张波;李冀;张彦霞;彭秋和
  • 通讯作者：
    彭秋和
中国虚拟天文台交叉证认工具的开发和应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    天文学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张彦霞;高丹;赵永恒
  • 通讯作者：
    赵永恒
A statistical model for predicting the avaerage abundances patterns of the heavy elements in metal-poor stars.
用于预测贫金属恒星中重元素平均丰度模式的统计模型。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Chinese Journal of Astronomy and Astrophysics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张波;张彦霞;李冀;彭秋和
  • 通讯作者：
    彭秋和
The average abundances of heavy element in metal-poor stars in different metallicity.
不同金属丰度的贫金属恒星中重元素的平均丰度。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Chinese Astronomy and Astrophysics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张彦霞;张波;李冀;刘俊红;彭秋和
  • 通讯作者：
    彭秋和
恒星大气参数测量
  • DOI：
    10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20180426.019
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    天文研究与技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    袁海龙;张彦霞;张昊彤;赵永恒
  • 通讯作者：
    赵永恒

其他文献

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张彦霞的其他基金

大型巡天时代的类星体甄选和光变研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    55 万元
  • 项目类别：
    面上项目
大型巡天时代的类星体甄选和光变研究
  • 批准号：
    12273076
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    55.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于LAMOST海量巡天数据的多波段统计分析研究
  • 批准号：
    11873066
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于大型巡天数据的挖掘方法研究
  • 批准号：
    11178021
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    30.0 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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