学习与知识驱动的矿山综合能源生态系统运行智能优化理论与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62133015
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    294万
  • 负责人：
    巩敦卫
  • 依托单位：
    中国矿业大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

An ensemble framework for assessing solutions of interval programming problems
用于评估区间规划问题解决方案的集成框架
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2018.01.006
  • 发表时间：
    2018-04
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    孙靖;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫
A mutation operator guided by preferred regions for set-based many-objective evolutionary optimization
由首选区域引导的变异算子，用于基于集合的多目标进化优化
  • DOI：
    10.1007/s40747-017-0058-4
  • 发表时间：
    2017-10
  • 期刊：
    Complex & Intelligent Systems
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    孙靖;孙奉林;巩敦卫;Xiaojun Zeng
  • 通讯作者：
    Xiaojun Zeng
基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法及其个性化搜索
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙晓燕;陆宜娜;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫
混合性能指标优化问题的大种群规模进化算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
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  • 作者：
    秦娜娜;巩敦卫;孙晓燕
  • 通讯作者：
    孙晓燕
基于目标语句占优关系的软件可测试性转化
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚香娟;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

巩敦卫的其他基金

进化优化与知识共融的并行程序低耗测试理论与方法
  • 批准号：
    61773384
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    66.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于占优度与集合进化的并行程序变异测试数据自动生成
  • 批准号：
    61375067
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    79.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于等价关系的可测试性转化理论与方法及其在复杂软件进化测试中的应用
  • 批准号：
    61075061
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
不确定混合性能指标优化问题的进化优化理论与应用
  • 批准号：
    60775044
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    26.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
含噪混合性能指标优化问题的进化优化理论与方法
  • 批准号：
    60575046
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    6.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
协同交互式进化计算关键技术及基于Internet的实现研究
  • 批准号：
    60304016
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    23.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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  • 项目类别：
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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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