复杂科学的研究对象:非线性复杂系统

首先从系统科学的困境入手，以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学遇到难题需要吸取系统论和人精神方面发展成为新的科学即复杂科学。复杂科学的兴起是物质、生命和人类社会进化的必然。复杂科学以非线性复杂系统为研究对象，与自然科学、社会科学和思维等科学相结合，在特定的观测、实验和理论条件下，能够得到创新。     

复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

系统科学与复杂网络研究

从模型的角度出发，分析系统科学所讨论的几类模型，总结研究这些模型的主要概念和主要方法；依据当前复杂网络研究的实际，提出系统科学和复杂网络结合研究的思路、具体方法、应注意的问题。     

略论复杂系统与大成智慧

复杂系统是相当普遍的客观现实，认清和解决它，需要运用大成智慧和大成智慧工程。     

复杂金融产品设计与仿真技术综述与展望

针对复杂产品设计问题和方法学，扩展了复杂产品的定义。提出了金融产品为复杂非实体产品（Complex Non-entity Product，CNP）的概念，其质量由产品的风险特性决定。比较有关复杂实体产品设计研究领域的理论、方法学及研究现状，给出了CNP设计的方法和仿真技术的发展及研究方向。     

基于DSP-MCU数字化焊接电源系统的设计

采用TMS320F240数字信号处理器和80C196KC单片机设计多功能IGBT逆变焊接电源双机控制系统.其中,TMS320F240主要用于焊接参数的采样、控制算法的运算;80C196KC用于完成人机接口的功能,包括键盘和显示,与上位机的通信等.设计中人机界面采用液晶显示.系统设计的关键是双机之间的通信技术,为了确保通信的可靠及快速性采用双口RAMIDT7005来完成.数字PWM控制单元采用复杂可编程逻辑器件(CPLD)完成,整个系统中所有逻辑控制也由此芯片来完成,实现了多功能焊机的全数字化控制.     

分配制度的重大改革--生产要素按贡献参与分配

生产要素按贡献参与分配，这是分配制度的重大改革。生产要素按贡献参与分配是现代经济的客观要求。生产要素按贡献参与分配是一个十分复杂而又全新的课题。必须建立行之有效的具体分配形式。     

类比学习机制的研究

类比学习是机器学习中的一种重要方法。文中重点讨论了实现这种学习方法所需解决的主要问题及类比学习的研究进展和状况，并对6种具有代表性的类比学习方法和系统(转换类比学习、派生类比学习、属性类比学习、因果关系类比学习、联想类比学习和基于事例的学习)的基本原理、学习机制等进行了深入的研究和分析。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.