基于系统观的网络突现性研究

因特网作为一个复杂适应系统,呈现了许多突现性。本文重点提出因特网中的两个突现现象：网络流量呈现自相似以及拓扑结构呈Power-law分布,并对其现象及其形成机制进行了初步探讨;同时,对网络上业务量的自组织临界性进行了简单的分析,从而提出用复杂科学理论来研究探索网络复杂性,对研究和开发下一代网络体系结构具有积极作
用和影响。     

复杂系统的模型聚合及聚合模型中的突现

对复杂系统建模时,高分辨率下的模型中,通常都会包含大量的变量和方程,给系统行为特性的分析带来极大的难题.为解决上述问题,保证信息不丢失,对高分辨率下模型进行聚合来得到低分辨下的聚合模型,从而缩减了模型规模和减轻了系统复杂度.但聚合模型会表现出和原模型不同的特性,被称为突现.结合生态系统介绍了模型的聚合特性对聚合模型在函数形式上的突现和行为特性上的突现.通过仿真,结果表明,模型聚合是对复杂系统进行简化建模的有力工具,同时研究低层变量对改善整个系统性能有很大影响.     

Swarm突现行为的定量评估指标

针对目前定量观测、分析和控制Swarm突现行为研究中的困难,在定性分析突现行为的基础上,提出了多个可定量度量Swarm突现行为的指标,给出了各指标的依据和计算方式.Swarm模型仿真验证了各指标的有效性,分析了其彼此之间的相关性,发现了各指标的变迁区域可反映Swarm行为的突现阶段,同时,各指标的变化从不同层面反映了Swarm中内在个体行为交互和局部环境变化情况,而且,彼此之间的相互关联性可有效展现整体行为的稳定程度.     

基于生物网络的Web服务突现模型研究与实现

生物神经内分泌和免疫系统通过复杂的调节,构成了一个智能的生物网络.本文借鉴系统突现的自组织、自聚集和自协作特性及复杂的双向调节机制,提出了Web服务突现的研究方法.基于移动Agent设计具有免疫行为的生物实体并代理Web服务,服务请求是由突现形成的生物实体网络提供,生物实体通过自组织协作完成服务的动态合成和自主管理管理等一系列工作.Web服务突现模型由Java开发的功能模块和平台组成,并利用Linear Logic设计了实体的协商.     

基于NEI的免疫自学习Web服务突现方法研究

针对复杂任务的Web服务组合问题,借鉴生物神经内分泌免疫(NEI)系统的突现和自学习机制,提出了一种免疫自学习服务突现方法。移动Agent设计为具有免疫行为的生物实体,并代理Web服务。突现的服务组合是生物实体Agent通过亲合力匹配算法形成的突现实体网络提供的,并且能够动态地调整其内部的服务。采用免疫原理和自学习机制,将亲和力匹配形成的服务组合视为抗体进行记忆。当再次遇到相同或相似服务请求时,将直接进行二次应答或对抗体库中的抗体进行修正组合,形成新的中间抗体,从而更加快速且节省能量地完成服务响应。实验表明,该方法能够自组织地完成服务的动态组合、自主学习和管理等工作,而且可以提高响应速度和服务效率。     

复杂系统及其仿真研究——为庆祝中国计算机用户协会仿真应用分会成立25周年而作

连续系统仿真、离散事件系统仿真、连续一离散混合系统仿真,其应用科学业已相当成熟.不过,它们仅属于简单系统仿真,而简单系统只是复杂系统的特例.复杂系统是客观存在的,它是具有复杂性的系统.复杂系统的理论是一般性的科学,其内容包括现代系统论、非线性科学和复杂性科学.现代系统论的理论体系包含一般系统论、控制论、信息论、耗散结构论、超循环理论、协同学、突变论;非线性科学的理论体系包含混沌、分形、孤立子、模式形成;复杂性科学的理论体系包含神经网络、Agent、进化计算、L-系统、元胞自动机.复杂系统仿真正在逐步掀起复杂系统的面纱,不断推动复杂系统理论向前发展.至于现代系统论,不难找到专著.这里只是着重阐述复杂性科学和非线性科学的仿真研究.     

复杂系统研究方法的讨论

兴起于20世纪80年代的复杂性科学,是当代科学发展的前沿之一．复杂系统是复杂性科学的研究对象,因此对研究复杂系统的方法进行总结和归纳是充满挑战且极具意义的．通过讨论,归纳出了自下而上的“涌现”方法和自上而下的“控制”方法这两条研究路线,其中包含了隐喻、模型、数值、计算、虚拟和综合集成6种具体的研究方法．并通过一个简单实例来说明它们的应用,同时指出“涌现”方法更适合人们用来研究更多类型的复杂系统．     

一种新型调度员培训仿真系统（DTS）研究

对新型DTS系统进行深入研究,提出一种基于实际调度系统数据的DTS系统,实现了DTS系统与实际SCADA系统的一致性．充分发挥了DTS系统作为调度员培训的基础性作用。     

传感器市场分析（35）——红外成像系统

~~传感器市场分析(35)——红外成像系统     

非线性辅助内模控制（NAIMC）系统研究

本文提出一种新的非线性内模控制结构，它能适应非线性过程包含非最小相位和／或纯滞后特性时的控制器设计，这种新方法被用于化学反应器的控制，并通过数据仿真说明了其在伺服法，抗干扰能力和鲁棒性等方面的特点。     

系统科学与复杂性(Ⅰ)

以从无生命系统研制到有生命系统研究的转变,从工程技术领域到社会科学、生命科学领域的跳跃为主线,将系统科学中的有关研究与Santa Fe Institute所进行的有关复杂性的工作进行对比和综述.强调了我国学者的观点:复杂性是开放的复杂巨系统的特征,研究复杂性离不开系统;人机结合的大成智慧工程是开放的复杂巨系统研究的标志.     

系统科学与复杂性(Ⅱ)

系统科学的重点正在从无生命系统研究到有生命系统研究,从工程技术领域到社会科学、生命科学领域转变.这里将系统科学的有关研究与Santa Fe Institute所进行的有关复杂性的工作进行了对比和综述.最后给出了一些比较重要的且可以进一步讨论的问题.     

面向涌现的多Agent系统研究及其进展

在多Agent系统研究领域,涌现现象越来越引起人们的注意.面向涌现的多Agent系统研究正成为多Agent系统研究中值得注意的一个新方向.它关注的是多Agent系统宏观层面的涌现性问题以及系统涌现的宏观与微观层面的联系机制,并最终希望发展出一套面向涌现的多Agent系统的设计和控制方法.该文在介绍涌现的概念和特征之后,考察了多Agent系统宏观特征的面向涌现描述方法;然后对多Agent系统涌现的微-宏观机制进行了总结,比较分析了面向涌现的多Agent系统设计方法和设计模式;最后分析讨论了该领域研究存在的问题和进一步的研究方向.     

从复杂性的角度分析供应链管理问题

供应链是企业适应市场环境变化而产生的运作模式,也是企业之间竞争与协同发展的产物。供应链是由多个企业组成的复杂供需网络,因此它属于开放的复杂巨系统的范畴,而处理开放的复杂巨系统的有效方法是综合集成研讨体系。该文首先介绍了复杂性的研究情况;分析了供应链的复杂性;指出供应链是一个开放的复杂巨系统;提出用综合集成研讨厅体系的思想研究供应链管理问题,为供应链管理问题的研究提供了一个新的思路。     

集团化企业信息化体系复杂性研究

首先介绍了开放的复杂巨系统理论及其处理方法“综合集成法”,然后分析了集团化企业及其经营管理信息化体系的复杂性,最后提出在企业信息化建设中用“综合集成方法”进行系统规划、分析和设计,并论述了综合集成法在研究路线和技术路线上对信息化建设的指导作用。     

群体智能中的知识涌现与复杂适应性问题综述研究

阐述了群体智能的相关概念,分析了群体智能中的自恢复、间接通信和进化学习等特点;对群体智能中的知识涌现现象进行了研究,对智能的本质问题进行了探讨．将群体智能系统与复杂适应性系统进行了联系和对比,提出了群体系统是一种复杂适应性系统的观点．介绍了几个典型的实验模型．最后,在总结群体智能局限性的基础上,提出了系统智能的观点,并对群体智能的意义和发展趋势进行了简单的总结．     

基于Kinect的手术辅助系统研究

针对手术室无菌环境要求非常高的现实需求,以及传统鼠标键盘等人机交互方式存在的需要定期消毒且无法在手术过程中进行操作等客观限制,对目前手术室中人机交互存在的问题进行了分析,提出了一套基于Kinect自然人机交互技术的手术辅助系统。该系统包括一个病人资料库、一套Windows系统下基于Kinect自然人机交互技术的控制程序及一套Kinect手术辅助系统硬件。实验结果表明通过Kinect可以收集操作者的手势、动作、声音等,并将其转化为操作系统可以理解的命令,对手术辅助系统进行相关操作,从而辅助手术进行。该系统对于改善手术条件、节省手术时间、缓解病患痛苦具有一定帮助。     

基于复杂性科学基本概念的MAS涌现性量化研究

在MAS(Multi-Agent System)领域,面向涌现的MAS研究将MAS看成一类特殊的复杂系统,其关注点是MAS宏观层面的涌现性问题.这类研究需要借用复杂性科学研究中的一些基本概念描述、阐述MAS涌现性研究中的问题.文中着重对几个常用的基本概念及其量化研究做一概览,以深化对它们的认识,并结合这些概念及其量化研究在MAS涌现性研究中的应用特点,阐明它们对面向涌现的MAS研究的作用,以促进进一步的研究.这些概念包括复杂性、混沌边缘、自组织、涌现、适应和进化等.     

复杂系统的智能故障诊断技术现状及其发展趋势

智能故障诊断技术为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径,随着系统设备和功能的日益复杂化,发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大,现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求。该文针对复杂系统故障现象的特点,分析了现有基于规则、基于结构和行为、案例、模糊逻辑、神经网络及其集成知识诊断技术的各自特点和局限性,指出了机器学习对于当前复杂系统智能故障诊断发展的重要性,有利于改变现有单一、固定的故障诊断思维,并对未来的主要发展方向进行了一些探讨。     

基于多活性代理的铁道综合业务管理平台研究

基于多活性代理的复杂信息系统研究的理论和方法,提出了一种面向铁道领域基于多活性代理的综合业务管理平台的建设思路,为铁道信息化的建设提供一种新模式,加快铁道信息化的发展速度,提高铁道信息化的效率和成功率。