人类行为的动力学和统计力学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    10975126
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    38.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2503.统计物理与复杂系统
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

对于人类行为时间和空间特性的定量理解,有着重大的科学价值和应用前景。例如对人类通讯时间特性的统计分析是理解电话、手机短信和网络即时通讯中突发性拥塞形成机制并设计相应对策的基础;对人类在城市中交通行为的统计研究可用以指导大城市交通拥堵之疏解并解释一些疾病的异地爆发现象。人类个体行为的普适动力学特征研究将有助于我们对人类社会群体的内部结构和宏观行为、社会群体之间的相互作用,以及社会演化规律的认识。本项目将从个体层面和群体层面,通过网络信息挖掘等手段取得人类时空行为的大量统计数据进行实证研究和统计力学分析,深入研究人类个体以及社会群体的行为特性、相互作用和结构斑图,总结出有意义的人类行为规律。基于实证研究所发现的规律,建立人类行为动力学模型,研究这些规律的可能的生成机制和演化机理,以及人类时空行为对社会系统形成、社会的结构和发展;以及与舆论传播、城市交通、社会安全、国民经济发展的关联与相互影响。

结项摘要

2012年获得如下进展: 1,量子再发中继器分形网络之重整化小世界模型的首次提出, 2,空间公共品博弈中的公共品折旧效应研究 3,空间囚徒困境博弈中博弈者之年龄相关活力促进合作之演化 4,空间公共物品博弈中动态分配投资策略可以促进合作 5,在空间演化博弈中用数据包络分析有效法则可以产生高稳定合作频率 6,有限视野半径行人之逃逸行为研究 7,随机网络的级联动力学-相变交叉之研究 8,关于复杂网络中信息流的非对称性研究 9,用于非线性时间序列预测的POD-RBF神经网络 10,演化网络的Mandelbrot律 11,移动网络上交通流驱动的病毒传播规律 12,非线性投票者模型中的意见共识研究: 13,关于动态强化学习机制在空间演化博弈中的普适作用研究 14,信息对网络结构和传染病动力学的共同演化的影响 15,一种基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法的提出 16,自愿接种机制下个体的理性行为是一把双刃剑。 17,优化问题之有效遗传算法 18,信息的滞后性诱导传染病的周期爆发 19,提出智能交通系统中的流量信息反馈策略 20,十字路口交通状态相图的新方法分析 21,无信号十字路口交通流相图 22,闯红灯行为对BML交通流模型的影响 23,基于急剧衰减加权函数的实时信息反馈策略之提出 24,不同速度情况下无信号十字路口交通流相图 25,对实时智能交通系统中的改进信息反馈策略策略的综合研究 26,混合交通流的车间距分布特性 27,车辆闯红灯行为对Biham-Middleton-Levine交通流模型的影响 28,两维交通流中的慢启动效应 29,金融市场中股票价格涨落的层次结构的发现 30,金融网络之动态演化及其与经济危机之关系 31,关于μ中微子被电子的激光支助散射中的多光子过程研究 32,恐慌群体行为动力学与机器人模拟控制 33,涡旋群体行为的动力学机制分析和分布式非线性控制方法设计 34,涡旋群体行为分布式非线性控制方法的多机器人系统实验研究 35,约束边界条件下的群集动力学演化行为分析与控制研究 36,复杂环境下视频监测成像分辨及模糊场景的层级分类问题的研究 . 三年来总共发表论文183篇,其中SCI刊物有 125 篇。

项目成果

期刊论文数量(156)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(19)
专利数量(0)
The use of a data envelopment analysis efficient rule to produce a steady and high cooperation frequency in a spatial evolvement game
使用数据包络分析有效规则在空间演化博弈中产生稳定且高的合作频率
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2011.10.029
  • 发表时间:
    2012-03
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Peng, Yu1;Wang, Bing-Hong2;Zeng, Qing-Ke1;Lu, Qian1;Wang, Hong1
  • 通讯作者:
    Wang, Hong1
Real-time information feedback based on a sharp decay weighted function
基于急剧衰​​减加权函数的实时信息反馈
  • DOI:
    10.1016/j.cpc.2012.05.010
  • 发表时间:
    2012-10
  • 期刊:
    Computer Physics Communications
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Chen, Bokui1;Dong, Chuanfei2;Liu, Yike3;Tong, Wei1;Zhang, Wenyao1;Liu, Jie1;Wang, Binghong1, 4
  • 通讯作者:
    Wang, Binghong1, 4
Heavy-Tailed Statistics in Short-Message Communication
短消息通信中的重尾统计
  • DOI:
    10.1088/0256-307x/26/2/028902
  • 发表时间:
    2009-02-01
  • 期刊:
    CHINESE PHYSICS LETTERS
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Hong Wei;Han Xiao-Pu;Wang Bing-Hong
  • 通讯作者:
    Wang Bing-Hong
Spin Splitting in a Nickel Phthalocyanine Molecule on an Fe(100) Surface by First-principles Calculations
通过第一性原理计算 Fe(100) 表面上镍酞菁分子的自旋分裂
  • DOI:
    10.1021/jp300315e
  • 发表时间:
    2012-05
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry C
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Sun, X.;Wang, B.;Yamauchi, Y.
  • 通讯作者:
    Yamauchi, Y.
Non-parametric change-point method for differential gene expression detection.
差异基因表达检测的非参数变点法
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0020060
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wang Y;Wu C;Ji Z;Wang B;Liang Y
  • 通讯作者:
    Liang Y

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其他文献

脉冲电压微分反馈法控制Buck功率变换器中的混沌
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    汪秉宏
复杂网络研究概论
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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超混沌蔡氏电路比例同步研究
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    方锦清
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘隽;汪秉宏;周涛;周佩玲;杨春霞;王杰;许旻
  • 通讯作者:
    许旻
多重网络的结构与鲁棒性
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李明;汪秉宏
  • 通讯作者:
    汪秉宏

其他文献

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汪秉宏的其他基金

人类行为动力学及公共安全应急管理复杂系统之统计物理研究
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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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