基于分类超曲面的覆盖分类算法与理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60675010
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    何清
  • 依托单位：
    中国科学院计算技术研究所
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

基于分类超曲面的覆盖分类算法与理论研究在模式分类领域有重要的学术价值和应用前景。本项目在理论上研究基于分类超曲面的覆盖分类算法(简称HSC分类算法)的计算复杂性，包括时间复杂性，空间复杂性和样本复杂性；研究HSC分类算法相关的函数空间的覆盖数与分类精度的关系，用于指导分类；研究样本数量与分类精度之间的关系用于指导采样；研究划分尺度与分类精度的关系，提高泛化能力；研究HSC分类法的层数设置与分布密度的关系，找出HSC分类算法学习一致性的条件与分类算法的收敛条件；研究变尺度获得的超曲面序列逼近最优超曲面问题。在算法方面，针对海量、高维、多类、非线性可分数据，以及稀疏数据，提高HSC分类算法的适应性和分类性能。拟通过变尺度HSC分类算法，提高对稀疏数据的分类能力；通过维变换和维组合优化高维数据分类法；通过分布式分类实现对海量数据分类。在系统研制方面,提供一个高效、准确的分类原型系统。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（39）
专利数量（0）
Optimal query error of quantum approximation on some Sobolev classes
某些 Sobolev 类上量子逼近的最优查询误差
  • DOI：
    10.1007/s11425-008-0077-0
  • 发表时间：
    2008-08
  • 期刊：
    Science in China Series A-Mathematics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ye Peixin
  • 通讯作者：
    Ye Peixin
Quick emergency response plan generation system combining CBR and RBR
CBR与RBR相结合的快速应急预案生成系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    He, Qing;Luo, Jiewen;Shi, Zhiping;Shi, Zhongzhi
  • 通讯作者：
    Shi, Zhongzhi
An index and retrieval framework integrating perceptive features and semantics for multimedia databases
集成感知特征和语义的多媒体数据库索引和检索框架
  • DOI：
    10.1007/s11042-008-0235-y
  • 发表时间：
    2009-04
  • 期刊：
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    He, Qing;Shi, Zhiping;Shi, Zhongzhi
  • 通讯作者：
    Shi, Zhongzhi
An Algorithm for Solving Rule-Sets Based Bilevel Decision
一种求解基于规则集的双层决策的算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Computational Intelligence
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    Zhang Guangquan;Lu Jie;He Qing;Zheng Zheng
  • 通讯作者：
    Zheng Zheng
Optimal integration error on anisotropic classes for restricted Monte Carlo and quantum algorithms
受限蒙特卡罗和量子算法的各向异性类的最优积分误差
  • DOI：
    10.1016/j.jat.2007.04.013
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
    Journal of Approximation Theory
  • 影响因子：
    0.9
  • 作者：
    Hu XF;Ye Peixin
  • 通讯作者：
    Ye Peixin

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其他文献

基于野外观测的风沙流跃移和蠕移运动规律研究
  • DOI：
    10.13448/j.cnki.jalre.2017.154
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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基于集成局部性特征学习的推荐算法
  • DOI：
    10.3778/j.issn.1673-9418.1705040
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    何清
火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群疏散特征研究
  • DOI：
    10.13637/j.issn.1009-6094.2018.04.032
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐飞;何清;朱孔金;徐童;石琴;李恒
  • 通讯作者：
    李恒
塔克拉玛干沙漠腹地沙丘温度特征浅析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李振杰等;金莉莉;何清
  • 通讯作者：
    何清
新疆地表水资源对气候变化的响应初探
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国沙漠
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何清;袁玉江;魏文寿;龚原
  • 通讯作者：
    龚原

其他文献

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何清的其他基金

一年期滚动项目——证券管理决策大数据挖掘云服务平台研究
  • 批准号：
    91846113
  • 批准年份：
    2018
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  • 项目类别：
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证券管理决策大数据挖掘云服务平台研究
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  • 批准年份：
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  • 项目类别：
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深度与宽度自适应的深度极端学习机模型研究
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领域适应性问题相关学习算法与理论研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 项目类别：
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分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究
  • 批准号：
    60975039
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
概念语义空间及其应用
  • 批准号：
    60173017
  • 批准年份：
    2001
  • 资助金额：
    18.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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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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