信息粒计算的表示、建模与推理方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60475019
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    苗夺谦
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    F0607.知识表示与处理
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2004
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2005-01-01 至2007-12-31

项目摘要

人工智能最主要的目的是为人类的某些智能行为建立适当的形式化模型，以便利用计算机再现人类智能的部分功能。从不同的粒度（granularity）上观察、分析与解决同一问题，是公认的人类智能的特点之一。粒计算（Granular Computing）就是关于模拟人类这种智能的计算理论、方法和技术。目前粗糙集理论、商空间理论和模糊集理论从不同角度对粒度计算进行了研究，各有千秋。本项目将对三者进行深入细致的比较分析，在粗糙集理论中引入商空间与模糊集理论的优势，构成一个更加系统、完整、有效的信息粒计算理论与方法。主要内容有：信息粒的表示、构造及语义；信息粒粗细的测度；信息粒的运算与操作；信息粒度的选择；不同信息粒的推理技术。这些问题的研究解决，对于智能系统的研究与设计具有重要的理论意义，同时对提高海量信息处理的效率具有实际的价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（60）
专著数量（2）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（21）
专利数量（0）
基于粗糙集和神经网络的分类器及
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学, 32(11):172-176, 2005,11
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张年琴;苗夺谦*;李道国.
  • 通讯作者：
    李道国.
基于主曲线的指纹细节特征提取的
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学, 32(1):187-189, 2005,1
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐庆适, 苗夺谦*, 张红云
  • 通讯作者：
    唐庆适, 苗夺谦*, 张红云
基于软K段主曲线算法的字符特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学, 33(1):229-231, 2006,1
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    焦娜*, 迟呈英, 苗夺谦, 杨红
  • 通讯作者：
    焦娜*, 迟呈英, 苗夺谦, 杨红
Triple I methods based on mono
基于 mono 的 Triple I 方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    裴道武*
  • 通讯作者：
    裴道武*
粒度计算研究综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学, 32(9):1-12, 2005,9
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李道国, 苗夺谦*, 张东星, 张红
  • 通讯作者：
    李道国, 苗夺谦*, 张东星, 张红

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

一种新的粗糙模糊集近似算子
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    苗夺谦;程日失;冯琴荣;刘勇
  • 通讯作者：
    刘勇
基于可变多粒度概率粗糙集的分类模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王佳琪;苗夺谦;张红云
  • 通讯作者：
    张红云
基于特征融合与多元关系一致性的社会标签精化模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    南京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李云毅;苗夺谦;卫志华
  • 通讯作者：
    卫志华
动态粗糙模糊集及其在模糊规则提取中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    程昳;冯琴荣;苗夺谦
  • 通讯作者：
    苗夺谦
决策粗糙集的一种新分类区域及相关比较分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张贤勇;苗夺谦
  • 通讯作者：
    苗夺谦

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
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

苗夺谦的其他基金

互联网干扰信息的多粒度识别模型与算法研究
  • 批准号：
    62376198
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    51 万元
  • 项目类别：
    面上项目
多粒度跨领域文本情感分类研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    61 万元
  • 项目类别：
    面上项目
三支决策不确定性度量与精准推理研究
  • 批准号：
    61673301
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    64.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
粒计算中的不确定性分析与研究
  • 批准号：
    61273304
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    82.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于多维数据模型的粒计算方法研究
  • 批准号：
    60970061
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    30.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
主曲线理论研究及其在字符识别中的应用
  • 批准号：
    60775036
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    7.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

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]
关闭
close
客服二维码