自组织团队创新的机理及管理研究

本论文的目的在于探讨企业创新管理中的团队自组织创新机理及其“有控自组”的管理模式。论文提出了智能型复杂自适应系统理论（ICAS）是自组织团队创新的理论基础;使用ICAS理论分析和解释了自组织团队创新的机理;提出了自组织团队创新管理的“有控自组”模式及其实施策略;文章总结了自组织团队创新的机理及其“有控自组”管理模式的实施要点。     

信息——复杂生成的系统机缘

系统科学的当代发展必须在信息本质和机理上实现突破.信息是与质料、能量、时间、空间并立的存在要素之一,是事物固有的自在的结构、构造与形态及其表征.要描述刻画复杂、和谐与智能须建立质、能、息、时、空的统一理论.信息乃复杂之基因、和谐之引子、智能之成理.     

基于RBF网络和ARX模型的液压系统故障诊断方法

提出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络和有源自回归(Auto-Regressive with Extra Inputs,ARX)模型的液压系统的故障诊断方法.作为一种性能优越的网络分类器,RBF网络比传统的反向传播(Back Propagation,BP)网络表现出更好的分类效果,非常适合于故障特征识别.故障诊断方法首先针对目标故障状态建立 ARX模型,提取 ARX 模型的自回归系数作为故障特征向量.然后将故障特征向量作为RBF网络训练样本,建立RBF网络故障分类器,进一步根据RBF网络的输出结果来判断故障的类型.通过建立挖掘机铲斗部分液压系统仿真模型,验证了于基于RBF网络和 ARX 模型的故障诊断方法的有效性.     

求解双层CARP优化问题的演化学习型遗传算法

双层有能力约束的弧路径优化问题(capacitated arc routing problem, CARP)的研究对象通常是某个城市或地区,首先聚焦于该地物流系统的宏观配置,然后考虑相关服务的完成问题。针对双层CARP优化问题,提出了一种演化学习型遗传算法(learnable genetic algorithm, LGA)。建立了LGA的基本框架,设计了构件知识和算子知识等知识形式。在LGA中,采用扩展启发式方法辅助生成初始种群,使用算子知识为选择、交叉和变异选择操作算子,应用构件知识为交叉和变异操作选择断点位置,同时借助局部替换程序不断地向当前种群中注入新个体。LGA的框架为现有优化方法改进提供了一种有益借鉴。     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

有向多重边复杂网络的自适应同步控制

基于网络拆分的思想,将具有不同时延的多重边有向复杂网络进行拆分,建立了具有非线性耦合节点的多重边有向复杂网络模型,并对其自适应同步控制加以研究.运用Lyapunov稳定性理论并结合自适应控制方法,给出了外部耦合系数未知的情况下自适应同步控制器的设计,最后以陈系统为例对多重边有向复杂网络进行数值仿真,验证了控制策略的有效性.     

概率与时间之矢：自然法则的新表述

试图揭示普利高津关于自然法则的新表述的重要科学和哲学意义,认为普利高津以基于对自然的概率描述来包含时间之矢,给出宇宙演化特性的描述的论证,是建构科学的“演化实在论”的重要尝试,其中,以时间之矢取代“原子”的地位,以概率取代确定性,深刻改变了科学关于实在的观念。同时,这一科学的新表述代表了科学发展的新的精神和趋向,即从理想化的抽象世界回到现实世界,从简单的机械与物质回归到生命和人性。     

基于有向循环图的多学科设计优化模型调度方法

复杂产品的多学科设计优化过程中，往往会涉及到不同学科的专业分析模型以及各种商业软件应用的集成调度运行问题。在多学科设计优化过程中模型应用集成的基础上，结合设计模型的调度需求，研究了多学科模型的调度运行，并给出了基于有向循环图的通用模型调度解决方案，包括回路探测算法和模型调度算法。最后设计并实现了支持复杂产品多学科设计优化软件框架——iDesign的调度引擎，并以一个设计模型的调度为例，验证了方法的正确性和可行性。     

赋权有向图中最小生成树问题的显式整数规划模型

就具有不对称权重的有向图中的最小生成树问题,本文首次建立了相应的显式整数规划模型,这一模型可以成功地运用整数规划软件包如Ｌｉｎｄｏ等求解。并进一步将这一模型推广到随机最小生成树问题,也即具有随机变量权重的有向图中的最小生成树问题,并设计了相应的求解算法,给出了数值例示。     

复杂网络中连通支配中心性的计算

分析了现实生活中对重要节点的需求背景,对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标,连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的"连通"和"支配"两大特性,通过循环构建点导出支配子图的连通支配集,生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数,支配数和支配边权值3方面的属性,设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验,发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网,能较好地维持网络基本形态,而且能桥接几个不同研究分区,起到一定的中介作用,体现了网络中节点的组织控制能力。