增量式并行格机及其数据挖掘方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60173006
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    刘大有
  • 依托单位：
    吉林大学
  • 学科分类：
    F06.人工智能
  • 结题年份：
    2004
  • 批准年份：
    2001
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2002-01-01 至2004-12-31

项目摘要

本项目拟改进和扩展面向数据挖掘的格机理论、方法，提出新的增量式、支持并行数据缩减的格机理论，依据该理论给出数据挖掘方法，以此为基础研制数据挖掘软件并进行实际应用，进而检验所提出的理论和方法的有效性。在保证不丢失重要信息的条件下，本研究成果可用于对海量数据、非结构化数据、动态数据和不可靠数据的挖掘。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于粗集的决策规则生成方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    长春光学精密机械学院学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔广才;曾凡永
  • 通讯作者：
    曾凡永
基于特征矩阵的多类决策表属性约简研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    兵工学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔广才;刘大有
  • 通讯作者：
    刘大有
基于粗糙集的识别矩阵值简式求取算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘亚波;胡陈勇;刘大有
  • 通讯作者：
    刘大有
Analysis and Optimization for Mobile Agent Communication
移动Agent通信分析与优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2005
  • 期刊：
    电子学报英文版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨博;刘大有
  • 通讯作者：
    刘大有
粗糙集理论的发展现状及其应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘亚波;刘大有;胡陈勇;邹兆年
  • 通讯作者：
    邹兆年

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其他文献

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    刘大有
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    刘大有
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨博;于鹏;刘大有;贾海洋
  • 通讯作者：
    贾海洋
RCC5与主方位关系结合的定性空间推理
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    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    谢琦;刘大有;陈娟;张长海
  • 通讯作者：
    张长海

其他文献

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AI技术路线图

刘大有的其他基金

复杂时空知识的智能处理基础理论及应用研究
  • 批准号：
    61133011
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    270.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
结构化机器学习若干关键问题研究
  • 批准号：
    60973088
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
复杂时空推理及应用研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
时空信息表示、推理及应用
  • 批准号：
    60373098
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
空间推理和空间知识表示研究及应用
  • 批准号：
    69883003
  • 批准年份：
    1998
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  • 项目类别：
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  • 批准号：
    69673014
  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
智能感知、ＤＡＩ规划及体系结构动态组织
  • 批准号：
    69383003
  • 批准年份：
    1993
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    专项基金项目
时态推理及应用研究
  • 批准号：
    69075012
  • 批准年份：
    1990
  • 资助金额：
    3.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目
人工智能在ＣＩＭＳ中的应用基础研究
  • 批准号：
    68784002
  • 批准年份：
    1987
  • 资助金额：
    4.0 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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