随机逼近:系统辨识和控制的有力工具

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    69674006
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    14.95万
  • 负责人：
    陈翰馥
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    1999
  • 批准年份：
    1996
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    1997-01-01 至1999-12-31

项目摘要

本项目研究运用理论分析、案例跟踪和统计分析相结合的方法,重点研究了信息技术对企业发展的意义.国外传统制造业企业信息化的途径、信息技术对传统企业管理理论的影响,我国制造业企业应用与发展信息技术的统计分析及案例分析,我国制造业企业应用与发展信息技术的综合评价模型.本研究认为,制造业企业应从战略的高度重视信息技术的应用与发展,重视信息技术的人才策略,强调以兼并、联合为主的方式对传统制造企业的信息化,强调以先进的信息技术利用于企业的产品创新与工艺创新,强调通过信息技术建设制造业企业中的“学习性组织”.本研究理论联系实际.对信息技术在我国制造业的应用与发展提出了较科学的理论分析与政策建议,研究达到预期目标.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

随机系统的递推辨识: 从个例到一般框架
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵文虓;陈翰馥
  • 通讯作者：
    陈翰馥
用函数求根法解系统控制问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈翰馥
  • 通讯作者：
    陈翰馥
多输入多输出Hammerstein系统和Wiener系统的适应调节
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯文辉;陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓
多输入多输出Hammerstein和Wiener冰系统的适应调节
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    系统科学和数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯文辉;陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓
几类典型随机非线性系统的辨识
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

陈翰馥的其他基金

随机非线性系统的递推辨识及相关问题研究
  • 批准号：
    61273193
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    82.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机系统辨识和控制的递推方法
  • 批准号：
    60874001
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机系统的递推辨识和优化
  • 批准号：
    60474004
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
复杂动态系统的建模与控制及其算法实现
  • 批准号：
    60334040
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    180.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
系统控制及信号处理中的随机逼近方法
  • 批准号：
    60074003
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
系统控制和优化中的随机逼近方法
  • 批准号：
    69374010
  • 批准年份：
    1993
  • 资助金额：
    10.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机系统的辨识和控制
  • 批准号：
    19131051
  • 批准年份：
    1991
  • 资助金额：
    9.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
随机和分布参数系统控制的数学理论
  • 批准号：
    19131050
  • 批准年份：
    1991
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
关闭
close
客服二维码