知识粗糙性度量与粗糙集数据分析方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60573074
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    李德玉
  • 依托单位：
    山西大学
  • 学科分类：
    F06.人工智能
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

本课题立足国际学术前沿，将借助有限拓扑空间理论，从度量信息系统中对象的不可区分性、知识颗粒性角度出发，深入系统地研究粗糙集理论中的不确定性刻画问题及其在粗糙集数据分析中的应用。具体研究内容如下：(1) 研究信息系统的拓扑结构及其性质；借助有限拓扑空间理论，完成系统的粗糙性和系统中概念的粗糙性的拓扑刻画。(2) 对粗糙性与随机性、模糊性进行比较研究，在发现它们的本质差异的基础上，完成粗糙熵的公理化，发展新的粗糙熵理论。(3) 研究粗糙性度量与知识粒度间的关系、探讨基于粗糙熵的决策规则有效性评价问题、设计基于粗糙熵的增量式约简算法、建立基于粗糙熵的分类决策树构造方法。（4）开发一个集成了新算法的粗糙集数据分析实验系统。本项目的研究成果将丰富粗糙集数据分析理论，探索智能数据分析的新途径。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）

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其他文献

Spatial rough set-based geographical detectors for nominal target variables
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  • 通讯作者：
    曹峰
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    李德玉
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    李喆;张屾;郑燕春;汪待发;马建爱;王玲;李德玉
  • 通讯作者：
    李德玉
基于多标记学习的汽车评论文本多性能识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学与工程
  • 影响因子：
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  • 作者：
    张晶;李德玉;王素格
  • 通讯作者：
    王素格
权值反馈的多干扰频域自适应滤波
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨晓梅;李德玉;汪天富;郑昌琼
  • 通讯作者：
    郑昌琼

其他文献

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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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