动态环境下复杂系统因果关系发现与稳健性推理的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070131
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    王浩
  • 依托单位：
    合肥工业大学
  • 学科分类：
    F06.人工智能
  • 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

现实复杂系统中因果关系具有高维、动态易变、易受干扰以及与其它依赖关系相交织等特点，使已有模型、方法与机制难以满足因果发现的可靠性、时空性能等方面的要求。因此，如何实时有效地发现隐藏的因果关系、揭示因果关系演化的机理，设计合理模型和稳健性推理方法成为动态复杂系统因果发现问题的重要任务。本课题重点开展基于概率图模型的因果发现问题研究。通过深入分析动态系统内部各种关系的结构特征，探索干扰建模与模型结构分解理论依据，寻求合理因果模型和降维方法；进而，基于局部结构的灵敏性分析与概率分布转移的检测，联合观察数据和干扰数据，研究因果关系辨识与因果模型演化的算法。此外，在因果知识引导下，研究基于抽样分布近似的因式推理算法、设计基于条件触发控制的稳健性推理方法。在上述工作基础上，设计并实现在基因调控等领域的因果发现问题求解系统。

结项摘要

项目完成了国家基金任务书所列的内容：因果概率模型和可计算性研究方面，将动态因果影响分析推广到一般的动态概率图模型，理论证明了一般要求公式的正确性和有效性；因果概率图模型因果结构关系分析方面，隐变量是一种重要的因果要素，提出一种新颖的隐变量维数学习算法。因果概率图模型因果函数关系分析方面，提出了一种基于流模式发现的因果相关性分析方法，基于扰动原理论证了在概率图模型局部结构因果关系不确定大和因果强度大的地方更可能存在隐因素的科学假设；在知识表示和因果推理分析方法方面，有的贝叶斯推理算法不同程度地存在推理精度低或推理时间高的问题，提出了一种基于马尔可夫毯分解的抽样近似推理算法；因果理论在复杂系统中的应用研究方面。用复杂系统的能量特性，引入影响力概念，研究动态复杂网络的社团划分方法，以有效地发现股票网络的社团结构。在Trans.和《计算机学报》等国内外著名学术期刊发表论文20篇以上，其中SCI索引4篇，EI索引期刊8篇，培养博士3人，硕士20人。

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
灵敏性分析下的因果网络参数的扰动学习研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机科学与探索
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚宏亮;苌健;王浩;李俊照
  • 通讯作者：
    李俊照
基于粒子滤波的非线性系统静态参数估计方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周芳龙;王浩;姚宏亮
  • 通讯作者：
    姚宏亮
一种基于结构分析的局部Gibbs抽样自动推理算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王 浩,曹龙雨,姚宏亮,李俊照
  • 通讯作者：
    王 浩,曹龙雨,姚宏亮,李俊照
基于Factored Frontier算法的动态贝叶斯网络灵敏性分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    南京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚宏亮;袁正;王浩
  • 通讯作者：
    王浩
A Method of Learning Latent Variables Dimensionality for Bayesian Networks
贝叶斯网络潜变量维数学习方法
  • DOI：
    10.12785/amis/081l40
  • 发表时间：
    2014-04
  • 期刊：
    Applied Mathematics & Information Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang Zan, Hao Wang, Hongliang Yao
  • 通讯作者：
    Zhang Zan, Hao Wang, Hongliang Yao

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其他文献

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  • 发表时间：
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    王浩
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 通讯作者：
    桂梓玲

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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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