高维数据的学习与归纳及在数据发掘中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    69805002
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    9.0万
  • 负责人：
    赵杰煜
  • 依托单位：
    宁波大学
  • 学科分类：
    F0603.机器学习
  • 结题年份：
    2001
  • 批准年份：
    1998
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    1999-01-01 至2001-12-31

项目摘要

随着数据发掘与知识发现这个研究热点的形成，学习算法的研究显得非常重要。本项目将通过对统计学习理论中最为关键的VC维和支撑向量学习机的广泛深入的研究，从理论上解决高维数据学习与推理难，并设计出一种全新的高效学习算法，能迅速地从大理原始数据中找出少数关键性数据－向量，从而解决数据发掘中模式识别和回归估算的难点。.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
一个交互式可视化数据挖掘原型系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机工程》Vol.28,No.1
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汪加才;陈奇;赵杰煜
  • 通讯作者：
    赵杰煜
随机二元神经网络的学习与泛化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《模式识别与人工智能》第14卷,第4期
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵杰煜;熊伟清;王小权
  • 通讯作者：
    王小权
遗传算法早熟现象研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机应用研究》第9期,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    熊伟清;魏平;赵杰煜
  • 通讯作者：
    赵杰煜
一种基于潜在语义索引进技术的“垃圾”邮件过滤器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机应用研究》Vol.17,No.10,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈华辉
  • 通讯作者：
    陈华辉
基于事件的因果关系的默认规则表达与推理模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《模式识别与人工智能》
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    干红华
  • 通讯作者：
    干红华

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其他文献

协作式生成对抗网络
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张龙;赵杰煜;叶绪伦;董伟
  • 通讯作者：
    董伟
竞争对手惩罚的图像分割
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    JOURNAL OF MULTIMEDIA
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱绍军;赵杰煜;郭立君
  • 通讯作者：
    郭立君
几何质心的定义和计算
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈能仑;舒振宇;陈双敏;刘邦权;赵杰煜;辛士庆
  • 通讯作者：
    辛士庆
结合运动时序性的人脸表情识别方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邱玉;赵杰煜;汪燕芳
  • 通讯作者：
    汪燕芳
一种基于心理学的智能虚拟人动机模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵杰煜;刘箴
  • 通讯作者：
    刘箴

其他文献

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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

赵杰煜的其他基金

面向三维形变目标的矢量型深度卷积网络研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    54 万元
  • 项目类别：
    面上项目
三维形变目标内蕴特征提取与聚类分析
  • 批准号：
    61571247
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    65.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
机器视觉学习与生成模型研究
  • 批准号：
    60672071
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
主动学习型视频人脸识别
  • 批准号：
    60273094
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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]
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