最优化与数据挖掘

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    70531040
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    120.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2009
  • 批准年份:
    2005
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2006-01-01 至2009-12-31

项目摘要

自上世纪中叶以来,最优化理论与方法逐渐被广泛地运用于企业管理、经济和财政金融等领域和相关部门的管理决策,最优化已被公认为管理科学的重要理论支柱之一。同时,随着计算机及信息技术的突破性发展,目前许多先进国家的商业、科研和政府机构都普遍运用数据挖掘技术、人-机系统和管理科学相结合的交叉信息技术科学从事各种决策活动。近几年来,我国不少单位,特别是各大商业银行已经陆续建立数据仓库以便从中获取知识,辅助决策。他们迫切需要有效的数据挖掘方法。在数据挖掘的算法发展中,最优化已成为最有吸引力的数学工具之一。但是,数据挖掘中的最优化方法的发展及其应用目前还处于初级阶段,利用最优化的原理开发出有效的数据挖掘方法,必将是一个十分有前途的研究领域。基于本项目组成员多年在最优化和数据挖掘方面研究的工作积累,我们力图在最优化与数据挖掘这一交叉领域取得突破性的进展,包括基于最优化的数据挖掘的一系列模型、算法和实用技术。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(52)
专著数量(4)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(73)
专利数量(0)
Association-rule knowledge discovery by using a fuzzy mining approach
使用模糊挖掘方法发现关联规则知识
  • DOI:
    10.1504/ijbidm.2006.010783
  • 发表时间:
    2006-08
  • 期刊:
    Int. J of Business Intelligence and Data Mining
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yong Shi;Lingling Zhang;Xinhua Yang
  • 通讯作者:
    Xinhua Yang
A Multi-criteria Convex Quadratic Programming model for credit data analysis
用于信用数据分析的多准则凸二次规划模型
  • DOI:
    10.1016/j.dss.2007.12.001
  • 发表时间:
    2008-03
  • 期刊:
    Decision Support Systems
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Shi, Yong;Peng, Yi;Chen, Zhengxin;Kou, Gang
  • 通讯作者:
    Kou, Gang
A Rough Set-based Multiple Criteria Linear Programming Approach for Improving Classification Performance
一种提高分类性能的基于粗糙集的多准则线性规划方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
    Journal of Operations and Quantitative Management
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhiwang Zhang;Peng Zhang;Yong Shi
  • 通讯作者:
    Yong Shi
DEA 的非参数规模收益预测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏权龄;张倩伟
  • 通讯作者:
    张倩伟
基于X-11-ARIMA方法的取暖油价格季节性波动分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2007-01
  • 期刊:
    数理统计与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高丽君;徐伟宣;王书平;李建平
  • 通讯作者:
    李建平

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  • 作者:
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其他文献

Effect of NaCl on growth and ion relations in two salt-tolerant strains of Paxillus involutus
氯化钠对两种耐盐菌株生长和离子关系的影响
  • DOI:
    10.1007/s11632-008-0025-7
  • 发表时间:
    2008-05
  • 期刊:
    Forestry Studies in China
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Eberhard Fritz;陈少良;Rosemarie Langenfeld-Heyser;王瑞刚;戴松香;张华;鲁彦君;朱会娟;石勇;张云霞;Andrea Polle;卢存福;王美娟;李丽思;李静
  • 通讯作者:
    李静
基于LapESVR的比例标签学习模型
  • DOI:
    10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2019.06.017
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石勇;孟凡;齐志泉
  • 通讯作者:
    齐志泉
京津冀都市圈经济增长的空间极化及其模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    经济地理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马国霞;田玉军;石勇
  • 通讯作者:
    石勇
基于数据挖掘的智能知识管理模型框架研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石勇;周琳;张玲玲;李军
  • 通讯作者:
    李军
变齿距电磁作动器温度场仿真与试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    现代制造工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宁一高;石勇;郭强
  • 通讯作者:
    郭强

其他文献

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石勇的其他基金

人机系统的决策行为与协同管理理论及其方法研究
  • 批准号:
    72231010
  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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基于大数据融合的新一代商务智能系统构建研究
  • 批准号:
    71932008
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    重点项目
面向管理决策的非结构化大数据分析方法与关键技术
  • 批准号:
    91546201
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    220.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
大数据环境下的管理决策创新研究
  • 批准号:
    71331005
  • 批准年份:
    2013
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  • 项目类别:
    重点项目
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    2008
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  • 项目类别:
    专项基金项目
多目标非线性规划数据挖掘方法及应用
  • 批准号:
    70472074
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    16.0 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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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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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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