随机系统的递推辨识和优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60474004
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    陈翰馥
  • 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：
    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

要控制一个系统，往往先要辨识它的模型。辨识本身牵涉到优化，有了模型后要控制系统，也涉及到优化。所以辨识和优化是工程、社会、经济、生态等系统中的中心议题之一。本项目主要研究随机系统的辨识和系统控制及信号处理中出现的随机优化问题。这些课题不仅理论上难度大，应用上又有很强的背景。本项目包括如下内容：1. 对随机Hammerstein及Wiener系统中线性部分的未知参数及非线性环节，给出强一致的递推估计

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（5）
专利数量（0）
Recursive system identificatio
递归系统辨识
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Han-Fu Chen *
  • 通讯作者：
    Han-Fu Chen *
Adaptive regulator for Hammers
锤子自适应调节器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Han-Fu Chen *
  • 通讯作者：
    Han-Fu Chen *
Nonlinear adaptive blind white
非线性自适应盲白
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Han-Fu Chen *, X. R. Cao, H. T
  • 通讯作者：
    Han-Fu Chen *, X. R. Cao, H. T
Optimal adaptive regulation fo
最优自适应调节
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiao-Li Hu,;Han-Fu Chen *
  • 通讯作者：
    Han-Fu Chen *
Identification for Wiener Syst
维纳系统的识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiao-Li Hu,;Han-Fu Chen *
  • 通讯作者：
    Han-Fu Chen *

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其他文献

随机系统的递推辨识: 从个例到一般框架
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵文虓;陈翰馥
  • 通讯作者：
    陈翰馥
用函数求根法解系统控制问题
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈翰馥
  • 通讯作者：
    陈翰馥
多输入多输出Hammerstein系统和Wiener系统的适应调节
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯文辉;陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓
几类典型随机非线性系统的辨识
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓
多输入多输出Hammerstein和Wiener冰系统的适应调节
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    系统科学和数学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    冯文辉;陈翰馥;赵文虓
  • 通讯作者：
    赵文虓

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陈翰馥的其他基金

随机非线性系统的递推辨识及相关问题研究
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  • 项目类别：
    面上项目
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    2003
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    180.0 万元
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    面上项目
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    69674006
  • 批准年份：
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  • 项目类别：
    面上项目
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  • 批准号：
    19131051
  • 批准年份：
    1991
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    重点项目
随机和分布参数系统控制的数学理论
  • 批准号：
    19131050
  • 批准年份：
    1991
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目

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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