序批式活性污泥法反应池的细胞自动机模型

根据活性污泥法的去污机理和细胞自动机的特征,结合序批式反应池的特点,建立了序批式反应池的细胞自动机模型,并利用实际参数进行仿真实验.结果表明该模型能够描述出污水中有机物被吸附再被降解的过程和微生物的生长、繁殖及死亡等过程,从而描绘了有机物的去除过程和活性污泥的生长过程曲线,实现了污水处理过程的可视化,为复杂系统控制奠定基础.最后,分析了该模型的应用情况.     

组织人才培养的超网络模型

从知识和知识管理的角度出发,提出基于定量化方法的组织人才培养超网络模型.研究根据不同类型的数据建立人员网络、物质载体网络和知识网络,再根据不同网络之间的相互映射关系建立超网络. 在超网络中,依据知识网络和人员网络之间的关系确定易流失知识和易流失领域,然后确定组织需要的知识.提出计算组织需要知识与人员知识相似度的算法,根据算法计算的相似度大者被确定为培养人选,然后依据组织需要的知识对培养人选进行培养. 最后,给出了一个实例进行验证.     

解析法及其在复杂问题研究中的地位和作 用简

本文探讨了自然科学复杂问题研究中的解析法、实验法和仿真法各自不同的内涵和思维活动特征,论述了三种研究方法的特点、作用、地位和相互之间的关系。以风力机气动设计为例,重点论述了解析法的研究步骤,对研究过程中出现的本质与现象、对立与统一、主要矛盾与次要矛盾、复杂与简化、局部与整体等辩证法范畴的问题进行了分析。     

中国高技术产业创新系统协同度

基于复杂系统论的视角,将我国高技术产业创新系统分为创新环境、技术研发、技术吸收、创新产出四个子系统,采用我国高技术产业17个子行业的数据,运用复合系统协同度模型对各行业创新系统的协同度及子系统有序度进行测度。研究发现:我国高技术产业创新系统的协同度整体偏低,其根源在于技术研发、技术吸收两子系统有序度欠佳,各行业间的差距较为显著,同类产业之间相互匹配和支撑性较差。最后,针对性地提出政策建议,以期不断推进我国各产业创新系统的协同发展。     

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。     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。     

基于非形状及尺度的露天采场性能评价

采场性能是通过最大开采量和最小贫化率确定的. 目前的评价方法得到的结果是基于尺度的, 无法比较不同尺度采场性能, 而且不能考虑超欠采体的形状特征. 针对上述问题本文构建了一组与尺度无关的评价指标. 研究已有的评价指标, 些基本形状进行特征分析. 提出用圆度(C)表示超欠采面的规则程度; 用延度(E)表示超欠采面的分散性及覆盖性; 用半球度(H)表示超欠采体的等效深度; 用相对体积(Rv)总体评价采场性能. 确定了这四个无量纲指的范围和各指标的划分语义及其数值范围. 构建的评价指标体系做到了评价方法、评价指标和评价标准的统一, 就实现了不同尺度采场性能的比较. 通过对4个构造的采场进行评价, 得到了四个指标的评价值和语义, 最后确定了的潜在失效方式. 结果表明该方法简单易行, 结果符合实际情况.     

基于复杂行为响应的传染病爆发问题的研究

在小世界网络拓扑结构上,研究信息影响力、接种比例和个体间信息传播概率的变化,对传染病传播的影响。研究发现小世界强度减弱时,信息影响力对传染病爆发概率和爆发规模的影响作用发生了逆转;在个体间信息传播速率增加的过程中,传染病的爆发概率和爆发规模呈现上升的趋势。     

一种基于网络分析的语义冗余发现方法

以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。