基于视觉系统理论的聚类原理与方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60075001
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    13.0万
  • 负责人：
    张讲社
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 结题年份：
    2003
  • 批准年份：
    2000
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2001-01-01 至2003-12-31

项目摘要

聚类分析是数据挖掘和探索性数据分析中一个极为重要的技术。传统的聚类方法只强调其对产生数据的物理系统的依赖而忽略了人类感知数据结构方式的影响。本项目拟基于定量描述视觉系统中由视网膜侧向连接所造成的模糊化效应的尺度空间理论，建立一类新的聚类原理及算法，以期使源于神经生理实验的视觉感知理论能用于自动分类和识别的机器实现，并建立新的聚类有效性准则。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于视觉的聚类算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张讲社;梁怡;徐宗本
  • 通讯作者：
    徐宗本
A new data processing method based on a biological model of a compound eye：direction quantization
一种基于复眼生物模型的数据处理新方法——方向量化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics-part A,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jiang-She Zhang（张讲社）
  • 通讯作者：
    Jiang-She Zhang（张讲社）
基于事例推理的短期负荷预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    西安交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵登福;吴娟;张讲社
  • 通讯作者：
    张讲社
利用局部加权拟合方法检验线性回归关系
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梅长林
  • 通讯作者：
    梅长林
基于支撑向量机方法的短期负荷预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国电机学报,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵登福;王蒙;张讲社
  • 通讯作者：
    张讲社

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其他文献

加权稳健支撑向量回归方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    张讲社，郭高, 计算机学报，28卷7期 (2005) pp.1171-1177
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张讲社;郭高
  • 通讯作者：
    郭高
基于支撑向量机的电力系统峰负荷
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    西安交通大学学报，v39，p398-401, 4期（2005）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张平康;王蒙;赵登福;张讲社
  • 通讯作者：
    张讲社
基于贝叶斯理论和在线学习支持向
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国电机工程学报，v 25, n 13, Jul 1, 2005, p 8-13。
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵登福;庞文晨;张讲社;王锡凡
  • 通讯作者：
    王锡凡
基于改进的EMD的运城市持续极端气温的初步分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    大气科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    延晓东;秦旭;张讲社
  • 通讯作者：
    张讲社
一类基于模糊聚类和模糊推理的文
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    模式识别与人工智能，17卷，1期 60-65，2004。
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢春阁;张讲社
  • 通讯作者：
    张讲社

其他文献

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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份：
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相似海外基金

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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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