复杂系统在城市交通网络中的应用

 面对日益严重的城市交通问题,分析和研究城市交通复杂网络的特性,对解决城市交通相关问题和合理规划城市布局具有十分重要的实际意义。本文首先介绍了复杂系统相关理论知识,包括复杂系统研究中常用的几种统计特性和不同拓扑结构下的复杂网络的发展历程;然后从交通流问题、不同拓扑结构对交通网络的影响、网络中心节点、级联失效现象和网络稳定性5个方面分析了复杂网络在城市交通系统中的应用;最后对复杂系统在城市交通网络中的未来研究方向和发展趋势进行了展望。     

弥漫性脑损害的脑网络研究

该研究为弥漫性脑损害(精神分裂症)的脑网络研究(2011CB707805)一般性科技报告,报告概括了研究思路、技术路线、实验方案并总结2011—2013度计划执行情况;年度计划完成情况;研究工作的主要进展;重要阶段性成果或突破;项目执行过程中存在的问题及其对策及下年度研究工作计划和进度安排对年度情况进行汇总。该项目围绕研究目标,依照研究方案针对患者、高危人群与正常对照,分别研究脑结构网络和功能网络,分析各自的网络属性,找寻疾病所产生的异常模式。利用多中心数据发现了:(1)脑结构网络异常:精神分裂症患者皮层厚度、灰质体积及白质解构的异常,病分析高危人群:精神分裂症患者及其父母大脑杏仁核存在共同的结构和功能连接异常模式;(2)脑功能网络研究:精神分裂症的脑解剖网路研究精神分裂症病人和正常对照被试的的脑解剖网络均具有小世界属性,但是精神分裂症患者脑网络的全局连接效率降低,精神分裂症患者不同临床和认知功能评定指标与各种脑网络指标的相关性的研究;(3)脑网络相关生物基因标记物关联研究:精神分裂症风险基因与脑网络的研究表明DISC1不同基因型对于丘脑-皮层通路的结构与功能连接有着显著不同的影响,DISC1基因的Cys等位基因携带者脑网络信息传输效率较低,5-HTTLPR与情绪相关的关系以及对杏仁核-前额环路的影响。从影像学及生物学标记物层面对脑网络进行了深入研究。揭示弥漫性脑损害(精神分裂症)对脑结构和功能网络影响的本质特性,在网络水平、基因水平上发现精神分裂症早期诊断、预后判断及疗效评价的影像学标志,生物学标记为这些疾病的临床早期诊断和疗效评价等提供有效的方法和途径。     

基于复杂网络的城市交通系统复杂性概述

主要同顾了复杂网络在城市交通网络中的相关研究概况,包括城市交通网络拓扑结构复杂性、道路交通流与复杂网络及网络交通流与复杂网络之间相结合的研究,并就交通系统特有的属性提出了综合应用复杂网络、系统科学、非线性动力学、城市交通等理论来研究城市交通复杂性的重要意义。最后对进一步需要讨论和分析的问题进行了展望。     

脑功能网络建模及分析研究进展

大脑是一种典型的复杂系统,理解大脑的结构以及运作机制对生命科学、医药工程、人工智能等领域重大问题的研究具有重要意义.功能核磁共振成像(fMRI)等技术可以实现比较精细的大脑神经活动信号的无创采集,是观察和分析大脑功能活动的重要辅助技术;同时,复杂网络理论与方法则为探索大脑的工作机制提供了重要的理论和技术基础.本文回顾了近年来基于fMRI等大脑神经活动信号采集技术进行脑功能网络建模与分析的研究进展,包括脑功能连接的相关性、因果性分析,白质纤维束投射连接分析,脑活动状态空间的能量图景分析等.文中介绍了这些方法的原理、适用性及局限性.目前基于数据分析的脑网络建模研究已经取得了丰硕的成果,然而,随着神经影像技术的不断发展及高质量神经活动数据的不断积累,复杂系统理论在脑科学领域的应用仍然具有广阔的前景.     

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.     

基于复杂网络的城市路网可靠性分析

为分析城市路网中线路的重要程度,采用对偶拓扑方法,将路段抽象为节点,将交叉口抽象为网络边,对实际路网进行拓扑结构转换。应用复杂网络节点度、边介数等特征指标及网络可靠性指标评价城市路网结构特征。最后,分别在蓄意攻击和随机故障条件下,对济南市区路网的连通可靠性进行了实证研究。     

复杂网络抗毁性研究进展

随着复杂网络研究的兴起,复杂网络抗毁性研究的重大理论意义和应用价值日益突显出来,成为极其重要而且富有挑战性的前沿科研课题.本文总结综述了国防科技大学信息系统与管理学院在复杂网络抗毁性领域取得的研究进展,具体包括:研究了不完全信息条件下复杂网络拓扑结构抗毁性;提出了复杂网络拓扑结构抗毁性的谱测度方法;分析了3种结构属性对复杂网络拓扑结构抗毁性的影响;提出了基于禁忌搜索的复杂网络拓扑结构抗毁性仿真优化方法.     

基于复杂性理论的军事通信网络中心化方法比较

 复杂网络的中心化有助于发现复杂网络中的重要节点,具有重要的应用价值。本文介绍了中心化指标的验证条件,讨论了常用的度中心、偏心率中心、邻近中心、子图中心和信息中心5种中心化方法,并以某一具体的军事通信网络为例进行了实例仿真应用。仿真结果显示,不同方法下得到的网络中心节点不同,反映出各种中心化方法侧重点的差异。分析表明,在实际网络中单一方法不能准确反映网络的重要节点;对于复杂网络的中心化问题,应结合具体应用背景,综合考虑几种中心化方法。     

基于样本熵的磁刺激穴位加权脑功能网络研究

脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制。本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据。目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度。本研究采集磁刺激内关穴前、中、后3种状态的脑电信号并基于样本熵和互信息方法构建3种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对3种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析。实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率均有提高;刺激状态与刺激后状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率整体也呈增强趋势;刺激后状态与刺激前状态相比,除少数被试的网络拓扑特征基本保持不变或小幅度减少外,其余均呈增长趋势,且增长程度不同,考虑与刺激的累积效应和个体差异有关。研究结果表明,磁刺激内关穴使网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高。     

复杂网络理论在酗酒分类中的应用研究

在酗酒者脑电数据基础上,利用复杂网络理论构建并分析了酗酒者EEG功能脑网络,通过统计检验和机器学习算法挖掘出正常被试和酗酒被试之间的特异性网络指标作为分类特征,用SVM分类的准确率最高可达76.8%。分类结果表明,通过复杂网络理论得到的脑网络属性可作为酗酒疾病的早期客观指标,应用到酗酒疾病的临床辅助诊断。     

基于复杂网络的统计信息数据挖掘的研究

统计信息是区域可持续发展中重要的信息资源,涵盖了人口、农业、工业、经济等各类数据.从大量的统计信息中挖掘出更多有价值的信息,从而得到决策支持依据.通过统计信息数据挖掘的研究,从理论和仿真两方面探讨复杂网络理论在统计学研究中应用的一种.阐述基于统计数据构建社会经济系统网络的概念和复杂网络的度及其分布、平均路径长度、集群系数和介数等统计性质,挖掘这些性质在社会经济网络中的统计规律和性质,并给出复杂网络研究在决策和管理中的指导意义.     

新一代高性能计算机网络

传统的计算机网络体系结构已经越来越不能满足计算机网络应用领域扩展和网络应用技术发展的需求，另外，电信服务的发展也要求电信网能够融合计算机网的服务，这就使得电信界提出下一代网络的设想，下一代网络是电信网与因特网的融合和发展，在因特网技术领域，与下一代网络发展相适配的是高性能计算机网络的发展。根据计算机网络应用的发展需求，未来计算机网络研究的核心问题包括：大规模网络行为分析及其相应支撑系统、新一代高性能网络体系结构及其基础理论、移动网络技术、语义互联网应用技术等。下一代网络的研究与未来计算机网络的研究紧密相关，最关键的就是要研究和开发具有革命性的应用，并以此为目标，对下一代计算机网络体系结构及其基础理论进行研究，同时，还必须分析和研究大规模网络系统的行为，从而为下一代计算机网络的研究提供依据和性能分析的手段。     

网络型企业合作进化研究综述

为了反映网络型企业合作进化的研究进展,整理了关于网络型企业合作进化方面的相关文献,分析了网络型企业合作进化的动态特征,总结出激励机制、信誉与信任是促进网络型企业合作进化的一个重要机制．传统的定性研究不能解释合作进化的微观机制,但以复杂网络演化博弈为理论框架,采用计算机仿真方法进行分析,可以为网络型企业合作进化的研究提供新的视角．     

浅析归因理论发展及影响

归因理论以独特的方式考察人类动机,不仅在社会心理学而且在教育心理学及其它领域成就卓著。它是一系列理论的统称,以韦纳（Weiner.B.）的动机和情绪归因理论最为著名。归因理论历经多年的发展,在理论建设和实践应用上的成就及最新发展都值得关注。本文将对该理论的发展及对教育心理学等领域的影响和贡献作初步探讨。     

热敏灸:灸疗学的传承与发展

 以临床灸疗热敏现象为切入点,通过探索灸疗热敏现象的出现规律,溯源腧穴原始定义,提出腧穴敏化论,创新热敏灸新技术,循证评价疗效,进行基础研究,构建热敏灸理论新体系,展示了热敏灸开辟人体机能体表热敏调控的新天地。分析表明,提高临床疗效是针灸临床工作者永恒的科研主题,坚持继承和创新是保持、发扬针灸特色与优势的主方向。     

基于复杂网络的信号检测与传递

近年来,关于复杂网络的研究已取得了长足的进展,且将复杂网络理论应用于其他学科的研究正方兴未艾.本文简要介绍复杂网络理论在信号检测与传递方面的一些初步研究进展,主要关注三方面的研究成果:(1)复杂网络上的信号放大;(2)与复杂网络有关的信号检测;(3)复杂网络上的自维持振荡.这些阶段性的研究成果从复杂网络的新角度加深了我们对神经元网络宏观动力学行为的微观机制的理解,并有助于刻画信息传递从神经元物理网络向脑功能网络的过渡.     

复杂网络上的演化博弈研究

在自然界和人类社会中,合作行为是普遍存在的.如何理解自私个体之间合作行为的产生和维持吸引了来自各领域科学家的注意.目前,演化博弈理论被认为是研究合作行为的一个最有力的手段.随着复杂网络理论的迅速发展,复杂网络上的演化博弈受到广泛的关注.本文拟就复杂网络上的演化博弈研究做一综述,并对未来的研究提出展望.     

城市人口迁移的网络特征

以中国东北地区城市人口数据和城市人口迁移的引力模型为基础,建立了城市网络,并利用复杂网络的理论和研究成果,分析了城市人口迁移的网络特征,发现城市网络具有典型复杂网络的无尺度特性,人口与城市的关系如同Internet的网络流量与节点之间的关系,城市人口的迁移具有偏好依附特性,给出了偏好依附的模型.同时对东北地区城市网络中节点的度分布进行了研究,依据各城市在网络的节点度情况,预测了东北地区未来发展的情况.     

Image segmentation of embryonic plant cell using pulse-coupled neural networks

Traditional image segmentation algorithms exhibit weak performance for plant cells which have complex structure. On the other hand, pulse-coupled neural network (PCNN) based on Eckhorn’s model of the cat visual cortex should be suitable to the segmentation of plant cell image. But the present theories cannot explain the relationship between the parameters of PCNN mathematical model and the effect of segmentation. Satisfactory results usually require time-consuming selection of experimental parameters. Meanwhile, in a proper, selected parametric model, the number of iteration determines the segmented effect evaluated by visual judgment, which decreases the efficiency of image segmentation. To avoid these flaws, this note proposes a new PCNN algorithm for automatically segmenting plant embryonic cell image based on the maximum entropy principle. The algorithm produces a desirable result. In addition, a model with proper parameters can automatically determine the number of iteration, avoid visual judgment, enhance the speed of segmentation and will be utilized subsequently by accurate quantitative analysis of micro-molecules of plant cell. So this algorithm is valuable for theoretical investigation and application of PCNN.     

基于因素神经网络的软件工程质量评价

基于模糊理论及因素神经网络的优点,提出了一种软件工程质量评价模型.该模型具有推理过程清晰,应用性好等特点.应用该模型进行软件工程质量评价,不但可以反映定量因素对软件工程质量的影响,而且对非定量因素的影响也可作出全面的评价,从而为建立一个精确的软件工程质量评价体系提供了一条新途径.