一阶导数优化方法及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10571171
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    戴彧虹
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    A0405.连续优化
  • 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

本项目将从理论、算法及应用三方面对一阶导数优化算法进行研究。理论方面将深入研究包括BFGS和DFP方法在内的拟牛顿法以及Barzilai-Borwein类非单调梯度算法的收敛性质和原理；算法方面将研究新的共轭梯度算法，考虑共轭梯度法的重开始技巧，探讨新的有限内存拟牛顿算法，设计更为有效的非单调和单调的最速下降法，讨论特殊约束问题的投影梯度和共轭梯度算法扩展投影类型的优化方法的适用范围以及应用领域；针对大规模支撑向量机、图像处理、数字信号处理与通讯、工程结构优化问题、随机逼近等重要实际问题研制快速的一阶导数算法并尝试编写成应用软件。本项目将保持或确立在无约束优化的理论和算法研究方面的国际领先地位，并针对来自重要实际问题的特殊约束优化问题研制更加快速有效的一阶导数算法，因此本项目也将具有重要的应用意义。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
New algorithms for singly linearly constrained quadratic programs subject to lower and upper bounds
受下限和上限约束的单线性约束二次规划的新算法
  • DOI：
    10.1007/s10107-005-0595-2
  • 发表时间：
    2006-07-01
  • 期刊：
    MATHEMATICAL PROGRAMMING
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Dai, YH;Fletcher, R
  • 通讯作者：
    Fletcher, R
Left conjugate gradient method fro non-Hermitian linear systems
非厄米线性系统的左共轭梯度法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Heterogeneous information integration in hierarchial text classification
层次文本分类中的异构信息集成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
A Stochastic Approximation Frame Algorithm with Adaptive Directions
一种自适应方向的随机逼近框架算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Monotone projected gradient methods for large-scale box-constrained quadratic programming
大规模盒约束二次规划的单调投影梯度法
  • DOI：
    10.1007/s11425-006-0688-2
  • 发表时间：
    2006-04
  • 期刊：
    Science in China Series A
  • 影响因子：
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  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

动态增长率模型与海外新冠疫情分析
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    --
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡云鹤;孔京;杨路;王昕雨;张一;戴彧虹;杨周旺
  • 通讯作者：
    杨周旺
求解大规模带边界约束二次规划问
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科学，36（5），556-570, 2006。(CSCD)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周斌;高立*;戴彧虹
  • 通讯作者：
    戴彧虹
稀疏线性规划研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈圣杰;戴彧虹;徐凤敏
  • 通讯作者：
    徐凤敏
一类多商品设施选址问题的基于线性松弛解的启发式方法
  • DOI：
    10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2019.03.002
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    戴彧虹
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘明明;崔春风;童小娇;戴彧虹
  • 通讯作者：
    戴彧虹

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AI技术路线图

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深度学习中的低秩矩阵优化的模型及算法研究
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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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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