云计算环境下的多源信息服务系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71131002
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    240.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2016-12-31

项目摘要

本项目针对云计算环境下多源信息服务系统的新特点,研究信息服务模式、信息资源管理、信息服务过程、信息系统结构及系统可信保障等理论与方法,以及它们之间的协同关系。具体研究内容是:(1)云计算环境下多源信息服务的特征分析和多源信息服务模式的创新设计与评估;(2)云计算环境下多源信息资源的语义描述、发现与匹配、融合与集成、资源推荐及动态管理方法;(3)云计算环境下多源信息服务的生命周期、过程优化、过程控制与协调及服务质量评价方法;(4)云计算环境下多源信息服务系统的体系结构、移植技术、设计流程和规范及系统管理技术;(5)云计算环境下多源信息服务系统的可信机理分析、失信行为建模与发现、可信性动态评估及可信运行监管机制。以上研究对于建立云计算环境下多源信息服务系统的理论与方法体系,拓展云计算环境下信息系统的研究与应用领域,促进管理科学的发展具有重要意义。

结项摘要

针对复杂云计算应用背景下的多源信息服务系统新需求,本项目从典型环境下的信息服务模式分析入手,设计了云计算环境下的多源信息服务模式,提出了一套云计算环境下多源信息服务的评价方法;围绕多源信息资源的优化配置与调度问题建立了不同的优化模型,并提出了相应的求解算法;设计了云计算环境下多源信息资源管理系统架构,提出了多种云计算环境下数据资源的挖掘方法,并提出了系统运行过程中的资源负载预测与与负载均衡方法。.针对云计算环境下多源信息服务系统中的关键科学问题,研究了多源信息服务过程中不确定信息的融合方法、服务过程分解与调度方法、服务质量评价与服务推荐方法。在此基础上,进一步搭建了云计算环境下多源信息服务系统的信任管理框架以及云服务系统的可信度评估模型,分析了云计算环境下多源信息服务系统的保障机制等问题。.在理论研究的同时,项目组结合云计算环境对电力、制造、公安、医疗等领域带来的深度变革,结合实际应用过程中蕴含的管理科学问题,进一步开展了比较深入的理论研究。通过与国家电网公司的密切合作,研究了云计算环境下的电网信息服务系统;通过与奇瑞汽车公司的深入合作,研究了云计算环境下的智能制造服务系统;通过与新华博公司的交流合作,研究了云计算环境下的警务信息服务系统;通过与德铭电子的长期合作,研究了云计算环境下的健康信息服务系统。.在研究过程中,项目组成员共在国际重要学术期刊发表被SCI、SSCI收录的学术论文73篇、被EI收录的学术论文104篇,在基金委管理学部认定的重要期刊上发表学术论文24篇;1位成员2016年获得国家自然科学基金优秀青年项目资助,已出站博士后2人,已毕业博士生14人,已毕业硕士生15人;已授权国家发明专利8项,计算机软件著作权4项。项目执行期间,共发表100余次的特邀报告,并承办了4次学术会议,总参会人数超过1000。

项目成果

期刊论文数量(144)
专著数量(2)
科研奖励数量(5)
会议论文数量(14)
专利数量(0)
Research on industrialization of electric vehicles with its demand forecast using exponential smoothing method
电动汽车产业化及其需求指数平滑法预测研究
  • DOI:
    10.3926/jiem.1287
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Journal of Industrial Engineering and Management
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhanglin Peng;Zhijun Yu;Hongbo Wang;Shanlin Yang
  • 通讯作者:
    Shanlin Yang
Integrated scheduling of production and distribution to minimize total cost using an improved ant colony optimization method
使用改进的蚁群优化方法集成生产和分配调度以最小化总成本
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2015.02.017
  • 发表时间:
    2015-05-01
  • 期刊:
    COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Cheng, Ba-Yi;Leung, Joseph Y. -T.;Li, Kai
  • 通讯作者:
    Li, Kai
QoS-aware resource matching and recommendation for cloud computing systems
云计算系统的QoS感知资源匹配和推荐
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2014.09.058
  • 发表时间:
    2014-11-15
  • 期刊:
    APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Ding, Shuai;Xia, Chengyi;Yang, Shanlin
  • 通讯作者:
    Yang, Shanlin
POS-RS: A Random Subspace method for sentiment classification based on part-of-speech analysis
POS-RS:一种基于词性分析的随机子空间情感分类方法
  • DOI:
    10.1016/j.ipm.2014.09.004
  • 发表时间:
    2015-07-01
  • 期刊:
    INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Wang, Gang;Zhang, Zhu;Larson, Catherine A.
  • 通讯作者:
    Larson, Catherine A.
Serial batching scheduling of deteriorating jobs in a two-stage supply chain to minimize the makespan
对两阶段供应链中恶化的作业进行串行批量调度,以最大限度地缩短完工时间
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2014.11.034
  • 发表时间:
    2015-07
  • 期刊:
    European Journal of Operational Research
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Jun Pei;Panos M. Pardalos;Xinbao Liu;Wenjuan Fan;Shanlin Yang
  • 通讯作者:
    Shanlin Yang

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其他文献

基于缓冲修正的灰色插值负荷预测建模与仿真
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机仿真
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    于志军
基于蚁群优化的分类规则挖掘方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    广西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨善林;束建华;倪志伟
  • 通讯作者:
    倪志伟
环F_2+uF_2+…+u~(k-1)F_2上长为2~s的(1+u)-常循环码的距离分布
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
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    --
  • 作者:
    杨善林;施敏加;朱士信
  • 通讯作者:
    朱士信
不确定需求及WTP差异下废弃电子产品再制造闭环供应链奖惩机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪明;梁丹;郭军华;杨善林
  • 通讯作者:
    杨善林
黄土古气候变化趋势与青藏高原隆升关系初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    第四纪研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘秀铭;Hesse Paul;陈发虎;毛学刚;丁仲礼;吕镔;郭雪莲;陈渠;陈家胜;贾佳;杨善林
  • 通讯作者:
    杨善林

其他文献

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杨善林的其他基金

云计算环境下智能决策方法研究
  • 批准号:
    71071045
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
可信软件测试和可信性评估研究
  • 批准号:
    90718037
  • 批准年份:
    2007
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群决策理论与方法研究
  • 批准号:
    70631003
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
面向复杂决策任务基于agent组织的分布式智能决策支持系统研究
  • 批准号:
    70471046
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
集成定性推理理论的智能决策支持系统研究
  • 批准号:
    70171033
  • 批准年份:
    2001
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于知识发现的综合决策支持系统研究
  • 批准号:
    79970058
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    9.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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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相似海外基金

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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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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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