复杂系统的脆性模型及分析方法

根据复杂系统脆性的定义，从内因和外因两方面入手，建立一种包含外部环境输入和系统内部组成的复杂系统脆性结构模型。在上层模型中，分析并指出脆性是系统的固有属性，采用脆性熵划分方法，分析复杂系统内部的各种脆性联系。在底层模型中，分析脆性事件对系统的影响，并针对脆性因子，根据最大熵原理建立模型，从模型的最底部直接对系统的脆性风险进行定量分析。     

基于复杂系统脆性的传染病扩散脆性研究

作为社会系统这一复杂系统的子系统,传染病的突然性大规模扩散会对其它子系统产生影响。在没有控制的情况下,整个复杂系统的有序状态将会被破坏,最终崩溃,这就是复杂系统的脆性。基于元胞自动机对一种传染病的扩散进行仿真,说明传染病的突然性大规模扩散会对整个社会系统产生脆性作用。     

突发性事故系统的脆性风险分析及其在煤矿中的应用

煤矿事故的发生存在一定的偶然，但其内在也是存在着必然的，此必然就体现到了煤矿系统内部所存在风险因素。文章利用熵理论从事件发生的概率，事件发生对于系统造成损失的严重程度，事件的不可控制程度三个方面来量化风险熵函数。并研究风险熵函数的性质。针对煤矿系统中的瓦斯爆炸问题，从系统级、事件级、因素级三个级别上考虑其脆性过程，分析各级别内部以及各级别之间元素的脆性联系，从中找出使整个系统崩溃（事故发生）的因素集合，并根据风险熵函数的定义得出现今煤矿瓦斯爆炸事故系统的风险熵。     

基于元胞自动机的复杂系统脆性仿真

复杂系统研究是当前的热点,脆性是复杂系统的一个基本属性．在一个复杂系统中,当一个子系统遭受足够大的打击而崩溃时,整个系统将会崩溃．元胞自动机是一个离散的动力学系统,它可以用来仿真复杂系统的行为．文章应用元胞自动机对复杂社会系统的脆性进行仿真．仿真结果说明传染病扩散对其它社会子系统具有很大的影响．作为复杂系统的一个子系统,传染病的大规模扩散会使社会混乱,进而得出它具有脆性的结论．     

基于脆性的复杂系统研究

针对开放的复杂系统进行研究,首次提出并论证了脆性是复杂系统的一个基本特性．以子系统之间的脆性联系为出发点,建立了研究复杂系统脆性的理论基础．根据脆性的定义、特点,定义了复杂系统的脆性基元、子系统间的脆性联系函数、脆性联系熵和脆性正交的概念,同时将非合作博弈的理论和方法引入到复杂系统的脆性的研究中．并以道路交通系统为例,进行了脆性分析。     

复杂系统崩溃的脆性致因的研究

针对开放的复杂系统进行研究，首次提出并论证脆性是复杂系统的一个基本特性．由复杂系统的脆性特点，根据集对分析的理论，定义子系统间的脆性联系熵、脆性基元的概念。同时，将非合作博弈的理论和方法引入到复杂系统的脆性的研究中。基于复杂系统博弈的动力学，建立复杂系统脆性仿真模型，仿真结果说明复杂系统的崩溃，是由于基元内子系统的熵值在外界干扰过程中不断增加，而且又无法从周围环境得到负熵流的补充时，达到临界熵值而导致崩溃。     

煤矿事故系统内部的脆性过程

煤矿事故是在外界干扰因素的作用下,内部的隐患在量的积累的前提下达到质变造成了事故的发生;定义系统内部隐患互相作用的过程就是系统内部脆性度增加的过程,分析事故是在外界干扰与影响系统内部脆性度的各个因素的共同作用下达到事故发生的临界;通过分析脆性度的各个因素,从仿真结果可以看出现今国内的煤矿脆性度已经达到饱和期,并且通过政府控制的结果也表明了在事故发生的机理中管理因素发挥了很大的作用.     

基于蚁群算法的复杂系统脆性研究

针对复杂系统的研究,提出了一种复杂系统脆性分析的方法。建立了复杂系统脆性的赋权图模型,以图的边描述子系统之间的脆性联系,边的权值描述子系统之间的脆性联系程度。而且定义了系统最大崩溃路径,并且提出了一种求解系统最大崩溃路径的蚁群算法。为了进一步说明问题,又以24-Bus IEEE测试系统为例验证了新算法,并对算法中参数的选取进行了讨论。     

基于FAHP的复杂系统的脆性过程分析

由于复杂系统具有层次结构，采用模糊层次分析法对复杂系统进行脆性分析。由模糊层次分析法得到子系统(或元件)的相对重要度排序向量，通过定义脆性激发度及激发阀值，对复杂系统的脆性是否被激发进行理论分析。通过分析，可以找出复杂系统中的脆性元件或因素，对其进行重点监测，使得最大程度避免了脆性的发生。最后以变压器故障的模糊层次分析为例，分析变压器故障的因素的相对重要度，找出易使变压器崩溃的脆性因素，说明进行复杂系统的脆性分析是必要的。     

通信系统脆性的数学模型及分析方法

针对通信系统中存在的脆性问题,提出了关于通信系统脆性概念．根据信息论的信息率失真函数,建立通信系统脆性函数的数学模型．利用脆性函数模型对通信系统脆性进行定量分析及估算,并用二元离散信源为例说明该方法的有效性、可行性．结果说明通信系统的消息在传输过程中由于受到随机噪声的干扰,而使通信系统产生的“不确定性”,导致通信后收信者从消息中获取不到关于信源的信息量,即外界环境提供的“负熵”无法满足时,它们的无序度增加,混乱程度增加,直至使整个通信系统达到崩溃状态．     

船舶电力网络拓扑结构的脆性比较研究

针对大型舰船电力系统脆性的研究,指出大型舰船电力系统作为一个复杂系统,在开放的、不确定的工作环境中具有脆性.在分析舰船电力网络的脆性行为及特点的基础上,结合舰船电力网络的实际运行情况,建立了舰船电力网络的脆性行为仿真,并且通过仿真对辐射形、环形和带状三种常见的舰船网络拓扑结构的脆性进行了比较分析,从而为舰船电力网络的拓扑结构布局提供参考.     

复杂系统中统计相关性测量的熵方法研究

在熵方法定义的关联度系数法的基础上，提出了一种计算复杂系统统计相关的广义关联度系数法，并将其应用到生态经济区划和中医理论（齿痕舌出现的特点）中，进而证明了该方法的有效性、结果表明：广义关联度系数法在计算时不需要特定的数据，从而减小了数据的不确定性和计算量；既适用于线性的情况也适用于非线性的情况；复杂系统分类所需的判据减少，使复杂系统分类简单化；可以对系统变量（或子系统）之间的相关性进行定量的描述．     

Caveman网络及其在复杂网络熵分析中的应用

熵可以有效反映复杂系统内网络结构的异质性.针对熵指标在刻画网络全局异构上是否适用这一问题,目前仍缺少用以评测的基准网络.对此,在已有结构熵研究的基础上,提出一种Caveman网络构造及其演化规则,为网络复杂性的度量提供新的思路。通过数理分析和仿真实验验证该Caveman网络可以有效评测各类结构熵指标对其演化过程的敏感性,反映熵指标对网络复杂特征识别能力的差异。同时由于Caveman网络可以更好地探索信息空间和抵御攻击,将有助于设计鲁棒、高效的系统结构。     

基于险度函数的研制风险度量研究

现代弹箭系统是一种集多门学科于一身的复杂系统.在研制过程中,由于受到不确定性因素的影响,会给研制工作带来一定的风险.本文分析了各种风险分析与估计方法,给出了风险的数学表述方法和风险分布的概率估计.结合武器系统研制的实际情况,假定行为人风险偏好特性为定常风险中立,给出了在该风险偏好特性下的险度函数.通过险度函数的研制风险分析为风险决策提供了量化的决策依据.以反直升机智能雷战斗部为例,验证了该方法的有效性,并且具有科学和实用价值.     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.