基于多层网络的人工智能领域跨界技术融合

为更好制定人工智能领域发展政策,通过构建人工智能领域的技术融合网络,分析该领域技术融合机理.基于人工智能领域2010～2019年的专利数据,结合技术维度和组织维度,从技术特征、组织的技术特征、组织的关系特征3个层面进行实证研究.结果 表明:人工智能领域组织合作稀疏、融合技术相对分散、组织和技术具有明显的核心-边缘结构特...     

动态过程神经网络模型的研究(一)

综述了用于动态过程建模的几种典型的神经网络结构以及它们所具有的性能 ,并通过分析比较得出了网络结构与网络性能之间的关系。文中引入动态系统的状态空间描述方法 ,对动态过程神经网络建模具有指导意义.     

论系统思维(六):重在把握系统的整体涌现性

系统思维反对笼统地谈论整体，认定具有涌现性的事物才是系统。涌现并不神秘，它来自系统组分之间、系统与环境之间的相互作用，是对事物进行组织的产物。涌现带来的不是物质能量的增减，而是信息的创生与消除。系统思维就是按照涌现论识物想事的思维方式。     

基于“(通)学理-(晓)人理-(知)物理-(行)事理”系统方法论的产业技术路线图研究

文章提出了"(通)学理-(晓)人理-(知)物理-(行)事理"系统方法论,建立了基于该系统方法论的产业技术路线图系统框架模型,进一步完善和发展了顾基发等提出的物理-事理-人理系统方法论,并在产业技术路线图绘制中应用了新的系统方法论,取得了良好的效果。     

基于马尔可夫过程的k/n(G)系统共因失效分析

利用马尔可夫过程研究了发生共因失效的k/n(G)系统可靠度计算方法。建立了共因失效时部件全部失效和共因失效时多个部件失效这两种情况下,不可修系统和可修系统的马尔可夫模型。分析了系统部分部件属于共因失效组的可靠度计算方法。利用算例验证了所建立的模型的有效性,结果显示,所建立的马尔可夫模型适用范围广,计算方便。     

资产前沿技术与技术效率——(k,y)空间的技术分解

现有生产率分析方法主要是对全要素生产率的估计与分解,这些方法不能解释体现在资本中的硬技术与未体现在资本中的管理技术对生产率的影响。劳动生产率是生产率分析的中心指标,亦是囊括资产技术与管理技术的总科技进步程度的度量指标。为了实现生产率在资产技术与管理技术之间的分解,(K,L,Y)空间的生产可能集被映射到(k,y)空间,在得到(k,y)空间生产可能集的基础上,决策单元的劳动生产率分解为其资产运营前沿技术与其技术效率之积,前者是决策单元的资产k在生产可能集中能达到的最大生产率,是资产k相应的资产物理技术的最佳近似值;后者正是传统(K,L,Y)空间的C2R技术效率,包含纯技术效率(资产运营管理效率)和规模效率。