量化输出系统的辨识与控制问题及其应用

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60804001
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    赵延龙
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

本项目计划结合实际的应用背景，对量化输出系统的辨识与控制问题进行研究。量化输出系统是指输出的可用信息只是量化值而非精确值的系统。由于受数据传输与测量器件的影响，量化输出系统在实际中的存在越来越广泛，近几年已成为系统控制理论领域研究的热点问题。目前，此方面的研究主要是使用量化值代替精确值，借助传统理论进行分析，但这要求量化的步长非常小，然而在实际情况(如数字信号传输、智能传感器网络等)中，量化步长往往是很大的。本项目拟从新的角度出发，利用量化器的阈值信息，结合系统的结构特点以及噪声的基本特性，采用概率以及非线性滤波等方法，构造系统参数辨识、状态估计和反馈控制的算法。进而，将理论上的研究结果应用到数字信号传输和智能传感器网络等实际系统的辨识和控制中，以提高数字信号传输和智能传感器网络的工作效率。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Adaptive Tracking Control of A Class of First-Order Systems With Binary-Valued Observations and Time-Varying Thresholds
一类具有二值观测值和时变阈值的一阶系统的自适应跟踪控制
  • DOI：
    10.1109/tac.2011.2161836
  • 发表时间：
    2011-07
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Guo, Jin;Zhao, Yanlong;Zhang, Ji-Feng
  • 通讯作者：
    Zhang, Ji-Feng

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其他文献

铁路建设工程项目KPI体系构建及指标权重研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王燕燕;莫俊文;赵延龙
  • 通讯作者：
    赵延龙
基于离散-连续混合系统的工程进度仿真构想
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    科技进步与对策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨林;赵延龙
  • 通讯作者：
    赵延龙
傅山中医药学术交流平台的构建
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    樊卫兵
基于贝叶斯网络的工程项目质量风险管理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    兰州交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡书香;莫俊文;赵延龙
  • 通讯作者：
    赵延龙
集值系统的辨识与适应控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵延龙;张纪峰;郭金
  • 通讯作者：
    郭金

其他文献

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赵延龙的其他基金

多重不确定性集值系统的辨识与控制
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    400 万元
  • 项目类别：
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集值输出系统的随机辨识与适应控制
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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