基于平行执行的网络化软件动态建模方法和关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61070013
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    30.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

理解适应性网络化软件的复杂结构和行为,实现基于平行执行的网络化软件动态建模,提高管理这类复杂软件系统复杂性的管理能力是当前科技发展的新趋势。研究基于平行执行和系统化思维,研究基于平行执行的网络化软件动态建模方法和支撑技术,包括基于平行执行的网络化软件动态建模方法、基于协同决策的动态模型目标稳定域的形成和演化、系统概念元素与动态模型数据的映射、动态模型综合、动态模式挖掘和平行执行的实例验证和运用。贡献在于突破传统单元技术局限,较早运用平行执行理论和系统思维方式实现对于网络化软件的动态建模;基于人工化学的知识流模型作为汇聚专家群体决策的抽象计算模型,有效支持定性的系统概念元素向定量可度量数据的映射,动态模式管理和利用,以及模型综合等建模活动;通过平行执行机制,可以较为有效地对网络化软件行为进行监测、分析、理解和预测,形成管理这类复杂新型开放软件的有效手段。

结项摘要

软件形态已经达到一个新的技术水平和复杂程度,由适宜小范围的微观技术层面逐步上升到宏观系统层面。项目组聚焦上述趋势中的一个根本的科技问题就是理解网络化软件的复杂结构和行为,实现对于它们的系统动态建模。具体包括迫切需要理解基于网络化软件的平行复杂系统的基本特征、运行机理、行为模式、控制和构造方法,实现基于平行执行的网络化软件动态建模,提高管理这类复杂软件系统复杂性的管理能力。. 按照系统方法论的角度,项目组对基于平行执行的网络化软件的动态建模方法和关键技术开展深入研究,实际执行情况基本按照年度计划顺利执行,已经实现了预设目标,完成了既定的研究任务。进展和成果具体包括提出了网络化软件的动态建模方法,用于指导构建这类开放软件的平行执行结构,形成新型软件复杂性管理和创新利用的方法途径;形成了与上述动态建模方法相适应的技术体系,以及建立了集成所研方法与技术的指导性功能案例,整体形成了较为完整的方法和技术体系。. 研究贡献在于突破传统单元技术局限,较早运用平行执行理论和系统思维方式实现对于网络化软件的动态建模,通过平行执行机制,可以较为有效地对网络化软件行为进行监测、分析、理解和预测,获得管理和利用这类动态系统复杂性的初步能力。项目成果的科学意义在于尝试从科学和技术角度来问答,能否利用现有的软件和计算理论、方法和技术,为管理开放环境中网络化软件的复杂性提供不同于传统计算机软件理论的建模方法和技术手段。工作与成果大多以SCI期刊论文的形式发表,体现了研究工作的水平,取得了一定的学术影响。通过项目执行,形成了一支复杂适应性网络化软件建模和管理领域的科研队伍,并与国内外多家知名相关研究单位形成了富有成效的协作关系。项目成果具有广阔的应用前景,作为指导性理论和参考技术体系可以广泛借鉴于许多新型软件的研制工作。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(0)
Social Sensing Enhanced Time Ruler for Real-Time Bus Service
用于实时公交服务的社会感知增强时间标尺
  • DOI:
    10.1109/skg.2013.38
  • 发表时间:
    2013-10
  • 期刊:
    Concurrency: Practice and Experience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jin Liu;Juan Li;Xiaohui Cui;Xiaoguang Niu
  • 通讯作者:
    Xiaoguang Niu
基于动态描述逻辑的语义Web服务组合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    常亮;刘进;古天龙;史忠植
  • 通讯作者:
    史忠植
A Cooperative Evolution for QoS-driven IoT Service Composition
QoS 驱动的 IoT 服务组合的协作演进
  • DOI:
    10.7305/automatika.54-4.417
  • 发表时间:
    2013-10-01
  • 期刊:
    AUTOMATIKA
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu, Jin;Chen, Yuxi;Wang, Shenling
  • 通讯作者:
    Wang, Shenling
Feature extraction using maximum variance sparse mapping
使用最大方差稀疏映射进行特征提取
  • DOI:
    10.1007/s00521-010-0519-9
  • 发表时间:
    2012-11
  • 期刊:
    Neural Computing & Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jin Liu;Bo Li;Wensheng Zhang
  • 通讯作者:
    Wensheng Zhang
Cloud service: automatic construction and evolution of software process problem-solving resource space
云服务:软件流程问题解决资源空间的自动构建与演化
  • DOI:
    10.1007/s11227-010-0489-9
  • 发表时间:
    2010-11
  • 期刊:
    The Journal of Supercomputing (Springer)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周菁;王俊峰;周海南;陈雪;刘进
  • 通讯作者:
    刘进

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其他文献

波浪与振荡扑翼流固耦合数值分析与研究
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  • 影响因子:
    --
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  • 通讯作者:
    杨蔚华
再论自主招生的科学性——基于对学生入校后学业表现的分析
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    10.16194/j.cnki.31-1059/g4.2016.09.007
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    上海教育科研
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘进;贾慧卿
  • 通讯作者:
    贾慧卿
胆固醇转运相关基因NPC1、NPC2调节造血前体细胞的增殖和分化
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    10.16016/j.1000-5404.201701110
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    第三军医大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李晶;邹云丁;王静;刘婷婷;刘进;张楚楚;姬凌;陈洁平;陈亮;叶治家
  • 通讯作者:
    叶治家
基于多种方法的“十四五”时期来华留学生规模预测
  • DOI:
    10.15998/j.cnki.issn1673-8012.2021.01.010
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林松月;刘进
  • 通讯作者:
    刘进
Steady state speed distribution analysis for a combined cellular automaton traffic model
组合元胞自动机交通模型的稳态速度分布分析
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/17/8/017
  • 发表时间:
    2008-08
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    刘进;陈桂生;王俊峰
  • 通讯作者:
    王俊峰

其他文献

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基于Big Code深度背景增强的Android应用代码反混淆研究
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相似国自然基金

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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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