《系统管理学报》“行业研究和案例研究”专栏征文启事

案例作为一种科研、教学和教材资源,是将实践问题理论化、系统化的重要载体,是将高水平研究、教学与实践有机融合的重要途径。2021年3月24日,教育部学位与研究生教育发展中心、清华大学公共管理学院联合主办的中国案例研究期刊联盟成立大会暨案例建设高端研讨会在清华大学召开。会议提出了“设立案例研究专栏,加强具有高学理价值的案例研究,为高水平案例研究提供发表渠道”“引领中国哲学社会科学研究范式变革,推动形成中国案例研究良好条件和有利环境”等倡议。     

《系统管理学报》“行业研究和案例研究”专栏征文启事北大核心CSCDCSSCI

案例作为一种科研、教学和教材资源,是将实践问题理论化、系统化的重要载体,是将高水平研究、教学与实践有机融合的重要途径。2021年3月24日,教育部学位与研究生教育发展中心、清华大学公共管理学院联合主办的中国案例研究期刊联盟成立大会暨案例建设高端研讨会在清华大学召开。会议提出了“设立案例研究专栏,加强具有高学理价值的案例研究,为高水平案例研究提供发表渠道”“引领中国哲学社会科学研究范式变革,推动形成中国案例研究良好条件和有利环境”等倡议。     

《系统管理学报》“行业研究和案例研究”专栏征文启事北大核心CSCDCSSCI

案例作为一种科研、教学和教材资源,是将实践问题理论化、系统化的重要载体,是将高水平研究、教学与实践有机融合的重要途径。2021年3月24日,教育部学位与研究生教育发展中心、清华大学公共管理学院联合主办的中国案例研究期刊联盟成立大会暨案例建设高端研讨会在清华大学召开。会议提出了“设立案例研究专栏,加强具有高学理价值的案例研究,为高水平案例研究提供发表渠道”“引领中国哲学社会科学研究范式变革,推动形成中国案例研究良好条件和有利环境”等倡议。     

基于Lasso稳健马田系统的相对贫困识别方法

2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有“高噪性、不平衡性、相对性、多维性”等特点,现有的单一收入维度的贫困识别方法难以适用,因此提出构建一种基于Lasso稳健马田系统(Lasso-based robust Mahalanobis-Taguchi system,Lasso-RMTS)的相对贫困识别方法.该方法通过Lasso、稳健马氏距离和马田系统三方法融合,使得不仅可以对“不平衡性”和“比较性”的贫困数据进行识别,还可以对“高噪性”和“多维性”的相对贫困数据进行降维、降噪.同时,将稳健马氏距离转换为脱贫指数(poverty alleviation index,PAI),可以更加直观地反映相对贫困程度.实例数据验证表明,Lasso-RMTS识别相对贫困的精准度高于马田系统和其他传统分类方法.     

多领域建模仿真的软件接口研究

基于多领域系统建模的软件接口技术,提出了复杂产品在机械、液压和控制领域联合建模方法。介绍了各专业领域的建模和仿真商用软件之间提供的数据接口,重点研究了接口连接类型和接口数据传输方式,并对多领域系统模型联合仿真模式进行了讨论,最后指出了该方法存在的几点不足。研究结果对基于软件协作的多领域系统建模与仿真研究具有一定的参考意义。     

基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合

针对多传感器数据融合过程中,各传感器可靠度估计的困难和如何对不同类型的传感器数据进行融合,提出了一种基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合方法。该方法首先利用相关性函数计算多传感器的相互支持程度,然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度,最后用模糊综合函数获得多传感器对目标属性的融合结果。该方法计算简单,客观地反映了各传感器的可靠程度及相互关系。将该方法用于一个目标识别任务的仿真实验,结果表明应用该方法能确定地识别出目标,是一种有效可行的多传感器数据融合方法。     

我国科学技术发展的系统学分析

科学技术是一个大系统，耍充分发挥其“整体大于部分之和”的“剩余功能”，就必须保证科学技术系统自身的全面、协调发展，即自然科学与人文社会科学全面发展，基础研究、应用研究与发展研究协同统一，技术引进与自主创新统筹兼顾。     

树状管网布置与管径同步优化方法研究

针对过去树状管网优化中将管网和管径分步研究,难以实现同步优化的问题,以投资最小为目标,研究了树状管网布置与管径同步优化遗传算法整数编码方法和不同管网布置下水流路径自动识别和压力、流速等约束条件自动计算方法,建立了基于整数遗传算法的树状管网布置与管径同步优化模型.实例研究表明,该方法能将设计经验融合到管网优化之中,可克服传统分步优化方法不易得到全局最优解的缺陷,能快速求解符合工程实际的树状管网布置和管径同步优化方案.同时该方法对其它领域最小生成树问题求解有一定借鉴作用.     

基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法

研究了人为差错概率的计算。首先,介绍了可用于人为差错概率计算的数据来源,主要包括：通用数据、专家数据、仿真实验数据和现场数据。然后,分析了Bayes信息融合方法的基本思想,强调了该方法的两个关键性问题：验前分布的构建和融合权重的确定。最后,构建了基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法。将前3种数据作为验前信息,融合形成验前分布。使用Bayes方法完成与现场数据的数据综合,得到人为差错概率的验后分布。基于该验后分布,完成人为差错概率的计算。通过示例分析,演示了方法的使用过程,证明了方法的有效性。     

基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究

对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 .     

GIS中地图可视化的质量因素研究

随着“数字地球”、“数字城市”等应用的发展,GIS数据的可视化效果已经成为评价GIS性能的一个重要方面。目前,GIS数据的可视化是GIS领域的一个重要研究方向。GIS数据的二维表达和可视化手段已经比较成熟,但事实上距高质量显示还有很大的距离。本文主要讨论GIS中地图的高质量可视化问题,分析了地图可视化的质量因素,并探讨了相关的质量保证技术。关键词     

面向战略规划评估的知识计算技术

在战略规划执行领域如何有效利用已有知识生成战略层规划计划方案成为当务之急.结合战略规划评估问题的特点,需要在预实践平台中采用大量的仿真实验和人在回路的推演,并结合路线图领域的大量数据来开展相关研究.借鉴数字工程、系统工程、战略管理等领域的相关研究成果和成功经验开展知识计算理论、方法研究,提出了一种知识计算引擎的构建方法.该方法面向未来战略环境中复杂多变的不确定性,预先创新数据、模型、知识、算法和智慧等战略赋能要素,超前预置评测、筹划、计划、优化和定向等战略组织智能,通过数字化、智能化方法和手段为战略规划方案评估提供决策支持,形成基于大数据、大模型的知识智能与智慧决策优势.     

基于改进二元语义的评估信息融合研究

针对评估中评估结果表达形式多样不便比较分析,以及个体评估结果分散与最终评估结果统一间矛盾的存在,在此提出基于二元语义模型的评估信息融合方法,该方法利用改进的二元语义模型对数据标准化,在此基础上引入融合算子,将表达形式不同的多评估结果有效融合,最后给出评估小组的群决策结果。用该方法对海关风险评估问题进行仿真,结果表明该方法可以有效地完成评估问题中从数据预处理、数据分析到结论支持整个过程。专家数据融合的实例验证了所提出模型的可行性和有效性。     

单变量序列数据分类方法综述

单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方法进行了全面的总结,根据提取分类信息的不同,将现有分类方法分为基于形状信息、基于频率信息、基于上下文信息以及基于信息融合4种类别。此外,本文依托公开数据集对典型分类方法进行了对比与分析,并对未来研究方向进行了展望。     

一种地理网格新概念下的目标数据融合方法

针对全球作战中目标信息表示和数据融合的应用场合,提出了地理网格新概念、编码及与地理坐标之间的转化方法,并将同一目标在地理网格上的多个雷达信息用灰色关联的方法进行融合。该数据融合算法利用同一目标信息之间的灰色关联,减小了干扰和随机因素对数据融合的影响,使目标信息更统一、更精确。给出了该方法的具体步骤,并通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于CS-Jounce模型的船摇滤波与预报方法

根据航天测量船船摇数据特性,提出了基于“当前”统计Jounce模型(“current” statistical Jounce model, CS Jounce)和最大相关熵卡尔曼滤波器的滤波及预报方法。在分析船摇数据周期特性的基础上,使用频域滤波方法分析了船摇数据噪声,得出其非高斯白噪声,指出去船摇数据四阶差分量周期性显著减弱。为克服船摇动力学建模复杂的问题,引入机动目标跟踪理论,针对目前模型阶数不够高的问题,结合“当前”统计的思想,推导了CS-Jounce模型。针对船摇数据噪声非高斯白噪声的问题,引入了最大相关熵卡尔曼滤波器。实测数据验证表明,该方法能很好地跟踪船摇数据,滤波精度较高,三步预报均方根误差小于5″。同时,该方法能较好地估计和预报船摇角度及角加速度数据。     

基于卡尔曼滤波的CDMA/GPS数据融合算法分析

针对无线定位技术的广泛应用,提出了一种改进的GPS/CDMA数据融合算法。该算法利用卡尔曼滤波实现了CDMA蜂窝网系统和GPS定位数据融合,提出高移动目标的事实上的位精度。借助移动目标的运动矢量模型、CDMA定位误差模型、GPS定位误差模型建立了CDMA和GPS定位状态方程,给出了数据融合的数学模型和融合算法。重点研究了利用卡尔曼滤波实现定位数据的融合。算法分别对GPS定位参数和CDMA定位参数进行滤波处理,然后对滤波后的数据融合。通过仿真表明滤波后两者定位精度都有大幅度的提高,数据融合后定位精度得到进一步的提高。     

可变模糊方法及其在工件识别中的应用

提出的以相对差异函数为基础的可变模糊方法,可根据事物关于特征的量值来判断事物吸引与排斥特性的程度,从而为解决识别问题提供了新的途径。建立了多传感器信息融合系统中的可变模糊识别模型,把可变模糊方法应用到多传感器信息融合工件识别中,并用一个具体的实例验证了该方法的合理性与可行性。最后证明了可拓学中以“距”与“位值”概念为基础的关联函数基本公式的错误,从理论与应用两个方面,指出其不能在多传感器信息融合及其相关领域中应用。     

多维高频数据的"已实现"波动建模研究

金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于上证综指和深圳成份指数高频数据的“已实现”协方差阵的特性,最后针对它的长记忆性建立了FIVAR模型,该模型刻画了上证综指和深圳成份指数各自的波动性和之间的相关性.研究发现,“已实现”波动和“已实现”协方差取对数后具有良好的正态分布特性,相同的长记忆性.针对“已实现”协方差阵建立的FIVAR模型为进一步研究波动的协同持续性提供了基础.     

社会科学研究的大数据方法

大数据方法是实证主义方法在大数据时代的新发展,它必将成为社会科学研究的新工具。但是,人们对大数据本体论和认识论尚存争议,数据的可获得性和技术的易用性也阻碍了大数据方法的应用。推动大数据社会科学的发展,要加强对大数据基础理论的研究,在更为广泛的交流和对话中形成对大数据方法的共识;要在保障数据安全的基础上,推动数据开放和数据共享;要开发出更具易用性的大数据平台和技术,并通过组建横跨社会学科和数据学科的研究团队等,清除技术和专业壁垒。