反应堆中微子实验Bayesian神经网络数据处理方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10605014
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    徐晔
  • 依托单位：
    南开大学
  • 学科分类：
    A2605.标准模型精确检验与新物理
  • 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

中微子物理是粒子物理和宇宙学的重要研究领域，反应堆中微子实验精确确定中微子事例的分布与总数是测量中微子混合角theta13的关键。目前中微子实验的数据处理方法普遍采用的是利用几个物理量的分布，选择它们的特征范围来选择信号和排除本底。这种方法是一种非常简单的数据处理，它不能充分利用实验数据中所蕴含的大量信息。本项目研究采用Bayesian神经网络来分析中微子实验数据，此方法融合了Bayesian统计方法和人工神经网络的优点，它能像Bayesian统计方法那样，给出具有置信度和置信区间的数据处理结果，具有准确性和客观性；并且它能像人工神经网络一样处理实验数据受多种因素综合作用，从而数据与影响因素之间的关系相当复杂的情形。利用Bayesian神经网络的方法可以更精确地确定中微子分布与总数，从而提高中微子混合角theta13的测量精度，可以为将来我国大亚湾中微子实验提供更好的数据。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Applying Bayesian Neural Network to determine neutrino incoming direction in reactor neutrino experiments and supernova explosion location by scintillator detectors
应用贝叶斯神经网络确定反应堆中微子实验中的中微子入射方向和闪烁体探测器超新星爆炸位置
  • DOI：
    10.1088/1748-0221/4/01/p01002
  • 发表时间：
    2008-12
  • 期刊：
    Journal of Instrumentation
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Xu, Y.;Xu, W. W.;Wu, B.;Meng, Y. X.
  • 通讯作者：
    Meng, Y. X.
Improving application of Bayesian Neural Networks to discriminate neutrino events from backgrounds in reactor neutrino experiments
改进贝叶斯神经网络的应用，以区分反应堆中微子实验背景中的中微子事件
  • DOI：
    10.1088/1748-0221/4/01/p01004
  • 发表时间：
    2009-01
  • 期刊：
    Journal of Instrumentation
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Wu, B.;Xu, Y.;Meng, Y. X.;Xu, W. W.
  • 通讯作者：
    Xu, W. W.
Applying Bayesian neural networks to event reconstruction in reactor neutrino experiments
将贝叶斯神经网络应用于反应堆中微子实验中的事件重建
  • DOI：
    10.1016/j.nima.2008.04.006
  • 发表时间：
    2007-12
  • 期刊：
    Nuclear Instruments & Methods in Physics Research Section A-Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Meng, Yixiong;Xu, Ye;Xu, Weiwei;Xu, Wei;Zhu, Kaien
  • 通讯作者：
    Zhu, Kaien
Discrimination between neutrino events and backgrounds using pulse shape information in reactor neutrino experiments
在反应堆中微子实验中使用脉冲形状信息区分中微子事件和背景
  • DOI：
    10.1016/j.nima.2009.08.071
  • 发表时间：
    2009-11
  • 期刊：
    Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ye Xu, Bin Wu, Yingjie Zhang, et al.
  • 通讯作者：
    Ye Xu, Bin Wu, Yingjie Zhang, et al.

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其他文献

信息披露监管新规下银行自愿披露、信贷供给与展期风险
  • DOI：
    10.19559/j.cnki.12-1387.2018.02.002
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    现代财经(天津财经大学学报)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐晔;熊婷燕
  • 通讯作者：
    熊婷燕
IT 企业的成长与人力资本效应 基于扩展的内生增长模型与实证研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数量经济技术经济研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陶长琪;徐晔
  • 通讯作者：
    徐晔
相邻区域环境规制促进或抑制当地技术创新投入?——基于技术溢出与污染溢出角度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    江西师范大学学报（自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐晔;孙家豪
  • 通讯作者：
    孙家豪
财政分权背景下的金融资源配置效率测度和影响因素分析——基于超效率DEA-TOBIT两步法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨海文;程丽雯;徐晔;齐亚伟
  • 通讯作者：
    齐亚伟
金融发展对高新技术产业影响的非线性效应——基于面板平滑转换模型的实证研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    南昌工程学院学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐晔;杨飞
  • 通讯作者：
    杨飞

其他文献

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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

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          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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