非命题化的回答集程序推理算法、系统实现以及典型应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60673103
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    沈一栋
  • 依托单位：
    中国科学院软件研究所
  • 学科分类：
    F06.人工智能
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

回答集程序设计（ASP）是近年来人工智能知识表达和说明性程序设计中发展最快的一个研究领域，其理论意义和应用前景已为学术界所公认。国际上现有的代表性ASP推理算法和系统都基于程序命题化，它们需要把一个ASP程序变换成一个不含变量的命题程序，然后计算这个命题程序的回答集。基于程序命题化的ASP算法存在的主要问题是可扩展性差，难以处理规模较大的程序，而且不能处理函数符号。因此探索新的ASP推理算法使其具

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（17）
专利数量（0）
Characterizations of stable model semantics for logic programs with arbitrary constraint atoms
具有任意约束原子的逻辑程序的稳定模型语义的表征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Theory and Practice of Logic Programming
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Shen, Yi-Dong;Yuan, Li-Yan;You, Jia-Huai
  • 通讯作者：
    You, Jia-Huai
Linear tabling strategies and optimizations
线性表格策略和优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Theory and Practice of Logic Programming
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Sato, Taisuke;Shen, Yi-Dong;Zhou, Neng-Fa
  • 通讯作者：
    Zhou, Neng-Fa
Termination prediction for general logic programs
通用逻辑程序的终止预测
  • DOI：
    10.1017/s1471068409990068
  • 发表时间：
    2009-05
  • 期刊：
    Theory and Practice of Logic Programming
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Voets, Dean;De Schreye, Danny;Shen, Yi-Dong
  • 通讯作者：
    Shen, Yi-Dong
Reasoning with recursive loops under the PLP framework
PLP框架下的递归循环推理
  • DOI：
    10.1145/1380572.1380576
  • 发表时间：
    2008-08
  • 期刊：
    ACM Transactions on Computational Logic
  • 影响因子：
    0.5
  • 作者：
    Shen, Yi-Dong
  • 通讯作者：
    Shen, Yi-Dong

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其他文献

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析取回答集逻辑语言标准语义模型及推理算法研究
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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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