技术自组织演化机制和序参量

技术系统具有典型的耗散结构特征,系统演化根本原因在于内部,技术系统内部自组织机制是技术发展的主导力量,外界因素将以物质、能量和信息输入的方式或控制参量的身份参与技术系统的演化。技术目的是技术演化的序参量。     

论思维创新的自组织演化过程

思维创新的社会演化运动经历三个基本阶段。在潜思维创新阶段,个体的思维创新是作为一种思维涨落即对传统社会常规思维平衡态的偏离或摆脱而出现的。在趋显思维创新阶段,由于思维创新非线性运动的相干扩展效应,形成了思维创新巨涨落,并向更高层面演进。在显思维创新阶段,由于思维创新活动的全面展开,从而导致了思维方式的革命,在新的层面上形成了以新的思维范式为核心的社会思维有序化结构即思维耗散结构。     

泛化的与本意的“自组织”

自组织是自组织理论的核心概念，它的本意是明确的，但当对这一概念进行解释、或与其他相关概念进行涵义比较时，却出现了概念的泛化。本文为此对相关概念进行了辨析，指出了自组织与组织、自我组织的根本区别，针对他组织概念的不当使用，明确了组织形成与发展的两个不同过程，最后对自组织的本意进行了针对性总结。     

从自组织范式看思维辩证法的实质

思维和物质一样,也有着由低级向高级、由简单向复杂、由量变到质变的转化、发展过程,其转化、发展是在同各种物质因素的相互联系中进行的。思维内在的自组织力量是思维运动的根本动因,决定着思维为何具有质的多样性、辩证性及创造性。     

复杂系统的迷雾

复杂系统虽是复杂性科学的研究对象,但关于它的界定却众说纷纭,充满了模糊性、含混性、矛盾性和语言迷雾,没有统一的和普适的"复杂系统";之所以如此,是因为没有大家共同接受的度量复杂和简单的标尺,不同的度量标尺将产生不同的"复杂系统".科学哲学应该清除科学语言中的迷雾.     

系统分类的新视野--系统科学研究的一个关键问题

本文依据库恩晚年著作和西蒙对系统科学发展的论述,论证系统分类对系统科学的重要性,认为这是系统科学发展的一个关键问题.无启发性的系统分类会导致系统科学研究走上死胡同,而有范导性的系统分类则对系统科学研究产生重大的科学方法论作用.本文改进了著名的包尔丁的系统分类法,提出一般系统特别是复杂系统分类的圈层结构体系:复杂适应系统、自组织系统、控制系统、开放系统、动态系统和平衡静态系统,并揭示了不同系统之间的某种区别和内在联系.     

结构自适应自演化的高级机器学习方法研究与进展

针对当前机器学习面临的结构机制认知不足、学习方式自主性不强、模型推理适应性不高和学习形态封闭单一等重大挑战,本文针对如下3个关键科技问题进行阐述：(1)多任务知识迁移和模型动态自适应学习机制;(2)协同多智能体系统的分布式自组织和自演化学习机制;(3)面向结构化数据在线学习的动态建模与评价。建立面向多任务知识迁移的自适应元学习框架;提出基于层次共识的多智能体自组织协同学习与自演化机制,构建基于弹性关联拓扑的智能体分布式学习方法;搭建基于结构化、自组织和自演化学习框架的仿真验证系统。为人工智能基础理论研究提供新的理论方法和计算模式,支持媒体语义学习、实时计算和知识发现等重大应用。     

从复杂系统理论视角看人工生命的发展

人工生命是在复杂性科学的框架中发展起来的一个新的研究领域。人工生命研究的目标是为复杂系统的生命建立模型。从复杂系统理论的视角来看,人工生命的发展和进化可以用运离热平衡的相变来解释,也就是由(微观层次上的)人工分子或人工细胞等等的非线性相互作用引起的(宏观层次上的)序参量的进化来解释;人工生命的进化是自组织和自然选择共同作用的结果。人工生命的进化过程不需要保拉普拉斯妖那样的总程序或总体进化优化策略。     

进化的系统哲学和我们的研究纲领

在系统科学和复杂性研究基础上发展起来的系统哲学，它的发展可以划分为一般系统哲学，自组织系统哲学和进化系统哲学三个阶段；本文着重评介了近年正在兴起的进化系统哲学的一些学派的主要论点，它的成就及其问题。在此基础上提出我们的复杂系统哲学的研究纲领。     

How Computational Models Predict the Behavior of Complex Systems

In this paper, we argue for the centrality of prediction in the use of computational models in science. We focus on the consequences of the irreversibility of computational models and on the conditional or ceteris paribus, nature of the kinds of their predictions. By irreversibility, we mean the fact that computational models can generally arrive at the same state via many possible sequences of previous states. Thus, while in the natural world, it is generally assumed that physical states have a unique history, representations of those states in a computational model will usually be compatible with more than one possible history in the model. We describe some of the challenges involved in prediction and retrodiction in computational models while arguing that prediction is an essential feature of non-arbitrary decision making. Furthermore, we contend that the non-predictive virtues of computational models are dependent to a significant degree on the predictive success of the models in question.     

“系统的系统”工程——体系工程研究综述

本文针对当前系统科学研究中出现的复杂体系问题,从体系的定义和系统工程研究存在的不足入手,分析整理了体系工程的定义,提出符合我国研究实践的体系工程概念、内涵及研究目标,并通过对比体系工程与系统工程的不同阐述了体系工程的特性。然后,在基本概念及特征的基础上,概括当前体系工程研究所面临的挑战,提出体系工程研究的热点领域及技术方向。最后,总结全文,指出体系工程研究潜在的应用领域,展望了体系工程研究的巨大前景。     

复杂系统的隐喻描述与模型描述

由隐喻描述走向模型描述是复杂性科学成熟的标志.本文重点介绍了复杂系统的两种模型描述方法:形式化系统模型与关联论模型,并比较它们各自的优缺点.两种模型是从不同的角度对复杂系统的描述,在复杂系统的理论研究与实际运用中都有着重要的、不可替代的意义.复杂系统的未来研究方向并不是对于两种模型的"整合",而是两种模型交替并用,以多元视角科学地揭示复杂系统的本质.     

A Framework Linking Non-Living and Living Systems: Classification of Persistence, Survival and Evolution Transitions

We propose a framework for analyzing the development, operation and failure to survive of all things, living, non-living or organized groupings. This framework is a sequence of developments that improve survival capability. Framework processes range from origination of any entity/system, to the development of increased survival capability and development of life-forms and organizations that use intelligence. This work deals with a series of developmental changes that arise from the uncovering of emergent properties. The framework is intended to be general, but we see a potential to apply it to scientific topics such as the exploration of the origin of life or the search for life beyond Earth, and to understand some biological issues in evolution and symbiosis, and also to apply to social systems that do not seem to be operating well, to determine their problems and correct them.

统计物理与复杂系统研究最近发展趋势分析

本文将统计物理与复杂系统研究分为非线性科学、复杂性科学和其他相关研究3个方面,通过对相关重要专业期刊进行统计,对统计物理与复杂系统研究最新发展趋势进行了分析,深入讨论了上述3个方面当前各自的焦点问题,并特别介绍了我国的一些研究组在上述各领域做出的重要成果.     

社会计算——科学、技术与人文的数字化动态交融

本文通过社会计算的研究,探讨了科学、技术和人文有机组合的途径。主要内容是讨论如何利用复杂系统理论及先进的计算手段和方法,把传统上限于语言层次和静态的人文知识数字化和动态化,并用于各种复杂社会问题的建模、分析和决策支持。主要思想包括利用人工系统、计算试验和平行系统等方法,建立社会计算的理论框架。     

工业生物过程优化与放大研究中的科学问题——生物过程环境组学与多尺度方法原理研究

本文首先通过实例阐述了基于生物反应器生物过程多尺度分析的过程优化技术和基于细胞生理特性与生物反应器流场特性研究相结合的生物过程放大技术原理和应用方法,并根据生物过程环境对生物细胞生理特性的影响,提出把环境组学作为系统生物学研究的一部分,用系统生物学的方法对生物过程开展全域性（global）研究,即基于生物过程信息处理的生物过程系统工程研究,以期进一步推动我国生物反应器生物过程优化与放大研究的深入开展。