复杂性科学研究现状与展望

研究和总结了复杂性、复杂系统与复杂性科学的基本概念，尝试给出了复杂性科学的定义：总结了复杂性科学的研究对象、基本原理和基本研究方法；综述了国内外研究现状，指出了存在的问题和今后需要重点研究的问题；提出了我国发展复杂性科学的建议。     

论复杂性生态世界观

工业明时代之所以会出现环境问题和生态危机，是由该时代简单性机械论世界观所造成的。世界范围的复杂性研究的兴起和高涨，产生了复杂性范式，复杂性范式为我们提供了一种非线性的方法论。复杂性生态世界观是运用复杂性的基本观点和方法观察世界和理解现实世界的理论。复杂性生态世界观是可持续发展时代的世界观，是可持续发展的一种哲学基础。     

金融复杂性

简要介绍复杂性研究的重要和复杂性研究中必须涉及的几个重要问题，系统分析产生金融复杂性的原因和现象，着重阐述了金融复杂性的研究思想和研究方法，提出解决金融复杂性的探索性思路；一方面从认识角度和组织角度来降低全球金融系统的复杂性，另一方面是改进研究方法和综合运用行为金融，计算金融以及其他技术方法。     

复杂性研究与辩证唯物主义的运用和发展

复杂性研究用还原论与整体论统一的方法即系统方法探索复杂性，以辩证唯物主义为哲学基础。世界范围的复杂性研究的兴起和高涨，是辩证唯物主义运用和发展的大好时机。辩证唯物主义对复杂性研究的指导作用，有两种形式：一是间接的指导作用；二是直接的指导作用。复杂性科学对辩证唯物主义的推进是多方面的。如有，复杂性科学进一步论证了辩证唯物主义的世界观；复杂性科学进一步充实了辩证唯物主义运动观。     

试论复杂性研究兴起、现状及存在的问题

回顾了20世纪科学研宄历史的转换，在此基础上，分析了复杂性研究和复杂性科学兴起及当今复杂性科学研究的现状和存在的问题。     

复杂性研究中的若干问题和意义

探讨了四个问题：复杂性概念解读问题，复杂性有益－有害？认识复杂性与客观复杂性的区别和联系；对复杂性方法论的误读问题。     

基于数据复杂性的信息系统复杂度测量

信息系统的复杂度测量是进行信息系统成本核算和信息系统报价等的前提.为了更加全面、动态地测量信息系统复杂度，提出了数据复杂性的概念，将数据复杂性分为数据结构、数据量和数据操作等三个维度，构建了基于数据复杂性的信息系统复杂度的测量模型；然后，建立了数据复杂性三个子维度的信息熵模型，同时利用复杂性格空间理论对数据复杂性进行了整体测量；最后，对两家中型制造企业的物资和经营销售管理信息系统进行了实证研究，验证了该测量模型和计算方法的有效性.     

现代化战争的复杂性

战争系统是典型的复杂巨系统之一，对战争系统的研究是系统科学研究的一个重要分支。文章结合系统科学、复杂性科学和军事科学的知识，对现代化战争的复杂性进行了研究。首先阐述了现代化战争的概念以及特点，综述了国内外对系统复杂性研究的状况，然后从相互作用、战争手段的多样性以及不确定性三个方面对现代化战争复杂性的产生原因进行了探讨，并分析了现代化战争复杂性的三个重要表现形式，即非线性、涌现性和流动性。最后指出：复杂性给研究战争带来了很大的困难，也提供了崭新的视角；现代化战争复杂性的研究是一个复杂的过程，复杂适应系统理论和从定性到定量的综合集成方法都对我们具有重要的作用。     

仿真系统建模的相似性与复杂性

基于系统相似性，研究了仿真系统建模的相似性和复杂性的形成原理，系统建模中的相似性与复杂性，模型与原型系统的相似性与复杂性的分析方法。提出运用系统相似性及其变化产生复杂性，为多样性仿真系统建模及可行性分析，提供新的理论与方法。     

物理结构与复杂性述评

物理复杂性在系统的复杂性层次中具有基础地位。基于对物理结构认识的复杂性概念在所有本体论意义上的复杂性概念中具有更为基础的意义，综述了结构复杂性的一般涵义和两个狭义结构复杂性概念——树的多样性和标度动力学复杂性及其哲学意义。     

复杂性究竟有多复杂?--论复杂性的测度

系统的复杂性测度叫做复杂度，然而目前却没有适用所有复杂性的通用测度方法，通常都从某个角度或参数来衡量一个系统的复杂性。现在研究比较成熟的有结构复杂性、计算复杂性、描述复杂性、有效复杂性等几种测度，并用这几种复杂性测度来衡量复杂性到底有多复杂。     

复杂性管理与复杂性科学

管理模式面临复杂性的挑战，迫切需要其实现从简单性向复杂性转变。复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，把复杂性科学引入组织管理是组织管理适应当今时代经济和社会发展的需要，也是当代组织管理理论和实践自身发展的必然趋势。典型的复杂性管理模式有整体性管理公司，分形公司，浑序组织，知识创造公司。     

论科学的复杂性--兼评科学终结论

围绕“科学终结论”所展开的讨论，使我们看到科学本身是复杂的，因此，需要探讨科学本身的复杂性。由于任何事物都可以看成一个系统，因而研究科学本身的复杂性，就必然要研究系统的复杂性。系统的复杂既是差异性的复杂，也是同一性的复杂。系统的同一性、同一性分布和同一性结构的复杂使科学表现出了科学现象和规律的复杂性、科学领域的时空复杂性和科学发展的时空复杂性。在此基础上，分析了“科学终结论”出现的原因，认为“科学终结论”的产生是由于人们基于一种简单的同一性思维方式，因而是对于科学的复杂性认识不足所致。最后，对当代科学发展的广阔空间进行了简略的分析。     

关于"复杂性研究"和"复杂性科学"

赞成“复杂性研究”却不赞成“复杂性科学”。道理很简单：“复杂性研究”是可能的,“复杂性科学”是不可能的。科学仅限于研究实体、运动和关系,从未研究一种“属性”建立起一门科学来。譬如“美”是一种属性,人类研究“美”至少几千年了,但美学始终属于哲学而不是科学。我们不应当直接研究“复杂性”,而应当直接研究“复杂系统”,特别是某一类复杂系统。惟有“系统科学”是总的称谓,永久性的称谓。     

确定性、随机性与复杂性

确定性、随机性和复杂性有着复杂的关系，确定性不能等同于简单性，它也会产生复杂性；随机性不能等同于复杂性，随机性越大其复杂性不一定就越大；复杂性介于确定性与随机性之间。     

复杂性科学及其演变

复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，具有统一的方法论——整体论或非还原论。复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。依据研究对象的变化，我们可把复杂性科学的发展历史大致划分为3个阶段，它们分别是：第一阶段，研究存在；第二阶段，研究演化；第三阶段，综合研究阶段。在国内，钱学森学派为发展复杂性科学做了很大贡献。     

基于序列复杂度的空中红外目标跟踪算法评估

近年来,基于深度学习的红外空中目标跟踪算法不断涌现,如何对其性能进行评估已经成为一个亟待解决的问题。利用单帧图像混淆度和遮隐度对图像复杂度进行计算,并结合目标运动复杂度,建立了融合图像复杂度和运动复杂度的序列复杂度计算模型。构建了包含420个序列的红外序列样本库,利用序列复杂度对样本库测试结果进行加权评分,提出了一种新的红外空中目标跟踪算法性能评估方法。实验结果表明,所提出的评估方法能全面评估算法在不同态势下的性能。     

软件工程视域下的软件复杂性研究

从软件工程的视角对软件复杂性进行了初步研究,讨论了软件复杂性的基本定义,分析了软件复杂性产生的原因及软件度量方法,最后提出了未来适应软件复杂性的几种技术解决方案.