多维动态时空耦合映象分析及其应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60571066
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    沈民奋
  • 依托单位：
    汕头大学
  • 学科分类：
    F0124.生物电子学与生物信息处理
  • 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

本项目针对耦合映象格子模型的研究现状和存在不足，发展耦合映象格子模型的新理论与新方法。充分考虑实际信号的时变性、短时性和时空混沌特性，以时变和有效近似为切入点，将原有模型予以扩展，提出并建立具有普适近似能力的新模型- - 时变耦合神经网络格子模型，从而获得一种新的分析信号时空混沌行为的建模方法与处理手段，可以更准确地提取实际信号的动态非线性动力学特征；本项目还将时变耦合神经网络格子模型应用于吸毒者

结项摘要

项目成果

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专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
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其他文献

strongMinfen Shen, Yugui Xu, Novel Speckle Remove Method Based on ASUSAN Nonlinear Diffusion, . pp23-27, 2013. [ISBN 978-1-4799-0757-1]/strong( EI收录)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Proceedings of 11th IEEE International Conference on on Electrical Measurement and Instruments
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈民奋
  • 通讯作者：
    沈民奋
MIMO系统一种新的功率分配算法及容量分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王承恕;姜永权;刘乃安;杨家玮;沈民奋;周渊平
  • 通讯作者：
    周渊平
Convergence Analysis for Initial Condition Estimation in Coupled Map Lattice Systems
耦合映射格子系统初始条件估计的收敛性分析
  • DOI：
    10.1109/tsp.2012.2195659
  • 发表时间：
    2012-08
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    沈民奋
  • 通讯作者：
    沈民奋
strongCheng, Juan; Chen, Xiang; Shen, Minfen，A Framework for Daily Activity Monitoring and Fall Detection Based on Surface Electromyography and Accelerometer Signals/strong
程娟；
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    ,IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈民奋
  • 通讯作者：
    沈民奋
strongMinfen Shen, Longshan Zhang, Huaizheng Fu, Color Image Super-Reconstruction Based on Sparse Representation, Applied Mechanics and Materials Vol. 278-280, pp.1221-1227, 2013./strong
沉敏芬，张龙山，付怀正，基于稀疏表示的彩色图像超重构，应用力学与材料卷。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Applied Mechanics and Materials
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈民奋
  • 通讯作者：
    沈民奋

其他文献

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沈民奋的其他基金

脑电信号的时变耦合映像格子模型分析及其应用研究
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  • 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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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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