具有统一非线性算子的智能系统的鲁棒控制与多传感器鲁棒融合滤波

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874050
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    刘妹琴
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

针对大多数智能系统（如神经网络系统和模糊系统）、Lur'e系统和多传感器系统的非线性具有统一的形式，本项目提出了一个统一的模型来描述这些系统，统一模型是一种广义时滞动态系统，可采用线性或双线性矩阵不等式（LMI/BMI）方法分析统一模型的稳定性、鲁棒性能和综合鲁棒控制器，并设计鲁棒融合滤波器对带有多传感器的统一模型的状态进行估计。对于不确定时滞（或非时滞）非线性系统，可以利用统一模型进行辨识或建模，而后利用统一模型的结论来设计鲁棒控制器和鲁棒融合滤波器。对于包含各种类型神经网络或模糊模型的时滞（或非时滞）智能控制系统或具有统一非线性算子的动态系统也可以转化为统一模型，利用统一模型的鲁棒性来分析其闭环系统的鲁棒性或设计融合鲁棒滤波器。通过该项目研究，解决了具有统一非线性算子的不同模型共存的复杂动态系统的建模、鲁棒性能分析、鲁棒控制和鲁棒状态估计问题，具有较高的理论价值和应用前景。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
Robust stabilising controller synthesis for discrete-time recurrent neural networks via state feedback
通过状态反馈的离散时间循环神经网络的鲁棒稳定控制器综合
  • DOI：
    10.1504/ijmic.2010.035277
  • 发表时间：
    2010-09
  • 期刊：
    International Journal of Modelling, Identification and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Dai, Guojun;Zhang, Senlin;Liu, Meiqin;Zhang, Huaixiang;Zhang, Jianhai
  • 通讯作者：
    Zhang, Jianhai
Stability analysis of discrete-time recurrent neural networks based on standard neural network models
基于标准神经网络模型的离散时间递归神经网络稳定性分析
  • DOI：
    10.1007/s00521-008-0211-5
  • 发表时间：
    2009-11-01
  • 期刊：
    NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Liu, Meiqin
  • 通讯作者：
    Liu, Meiqin
Robust stability analysis of delayed discrete-time standard neural network model
延迟离散时间标准神经网络模型的鲁棒稳定性分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    Zhejiang Daxue Xuebao (Gongxue Ban)/Journal of Zhejiang University (Engineering Science)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, Sen-Lin;Zhang, Jian-Hai;Liu, Mei-Qin
  • 通讯作者：
    Liu, Mei-Qin
Energy-aware loop scheduling and assignment for multi-core, multi-functional-unit architecture
多核、多功能单元架构的能量感知循环调度和分配
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Signal Processing Systems for Signal Image and Video Technology
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Qiu, Meikang;Li, Wenyuan;Liu, Meiqin;Wu, Ji;e;Huang, Hung-Chung;Li, Hao
  • 通讯作者：
    Li, Hao
Multi-sensor optimal H(infinity) fusion filters for delayed nonlinear intelligent systems based on a unified model
基于统一模型的延迟非线性智能系统多传感器最优H(无穷大)融合滤波器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Neural Networks
  • 影响因子：
    7.8
  • 作者：
    Liu, Meiqin;Zhang, Senlin;Jin, Yaochu
  • 通讯作者：
    Jin, Yaochu

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其他文献

养殖区水样监测与分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴杭纬经;赵晟;刘妹琴
  • 通讯作者：
    刘妹琴
基于RUKF-IMM的非线性系统滤波
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    张森林
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈士杰;张森林;刘妹琴;郑荣濠
  • 通讯作者：
    郑荣濠
基于预约的数据队列水下无线传感器网络MAC协议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    钱良芳;张森林;刘妹琴
  • 通讯作者：
    刘妹琴
基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王昕平;张森林;刘妹琴;樊臻
  • 通讯作者：
    樊臻

其他文献

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AI技术路线图

刘妹琴的其他基金

基于UWSNs的近海环境安全实时探测新机理及关键技术
  • 批准号：
    U1609204
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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似国自然基金

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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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