突发公共卫生事件危机管理的进化博弈仿真

进化博弈从有限理性的个体出发,以群体为研究对象,能够很好的为突发公共卫生事件危机管理提供决策依据.从复杂适应系统的观点,尝试通过进化博弈理论来对突发公共卫生事件危机管理进行研究,并成功地运用swarm工具对进化博弈进行模拟.通过该模型模拟的一些实验结果对突发公共卫生事件危机管理者发生囚徒困境的破解提供数据分析,并提供政策建议,从而避免政府官员在危机中从个人理性出发的决策行为导致集体的非理性,而使危机管理陷入囚徒困境的怪圈.     

分布式计算机监控系统的应用研究

文章针对水电工程监测系统的共性,阐述了开发研制一套通用性强,可靠性高,易于扩展维护,且性能价格比高的开放型分布式计算机监测系统的必要性,并从系统的总体结构,软硬件设计,通讯系统设计等方面论述该系统的组成及工作原理,最后以大坝安全渗压自动监测系统为例,验证了文章的设计思路。     

基于遗传算法的多维快速聚类算法研究*

引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足,归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法测试表明,改进后的基于遗传算法的聚类方法能够解决海量、高维样本的聚类问题。     

我国水安全问题的系统治理思路与实施建议

水安全问题是涉及社会经济、行政管理、农田用水、工业用水、生活用水、水污染、气象科学技术、水利科学技术等横跨社会科学、自然科学、工程技术的大问题。系统治理是立足于山水林田湖生命共同体,统筹自然生态各要素,解决水安全问题的根本出路。分析了中国水安全问题的严峻形势,运用系统工程理论方法剖析了解决水安全问题需要重点把握的十个方面,提出了可操作性的实施建议。     

冲击地压危险等级预测的PSO-SVM模型

为了对冲击地压进行有效的预测,分析了冲击地压的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的冲击地压危险程度预测模型,并通过实例,对PSO-SVM模型的预测效果进行了检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对实例进行了预测,最后对三种方法的预测精度进行了比较分析,结果显示:PSO-SVM方法的预测精度要高于BP-NN和SVM方法的预测精度,可见,PSO-SVM预测方法对煤矿冲击地压危险程度预测具有一定的参考价值和指导意义.     

基于复杂网络的传染病传播模型研究

从复杂网络理论出发,通过建立复杂网络模型的方法模拟了传染病传播的过程,对SARS的传播过程成功的进行了模拟,同时以此为基础对可能影响传染病的几种因素进行了具体的考察,如人员的隔离、及时就医等,考察了这些因素对控制传染病达到稳定的具体影响,并给出了一些控制这类问题的建议.     

产品生命周期思想及其在污染控制中的应用

由产品生命周期思想内涵谈起 ,结合其在实践中的应用 ,从产品生命周期几个阶段着手 ,以产品生产和消费为核心 ,建立产品系统物质平衡模型 ,分析基于产品生命周期的污染控制原则。     

遗传算法求解精度与种群大小的函数关系

遗传算法在多方面具有运用，过早收敛是其主要的局限性，扩大种群可有效避免过早收敛。使用Matlab遗传算法工具箱收集了大量求解精度随种群的增大而提高的数据，通过曲线拟合，高精度地得到了遗传算法求解精度与种群大小的函数关系。     

基于GIS的空间聚类算法研究

面对目前的聚类方法的局限性和空间聚类的特殊性,从基于目标函数聚类的概念出发,以GIS的空间数据管理和空间分析为技术支持,探讨了空间样本间直接可达距离、间接可达距离和可达成本的计算方法。随机选择k个样本作为聚类中心点,以空间样本到各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以空间样本到其聚类中心点的可达成本的总和为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于GIS的空间聚类算法。最后,通过实例进行了算法测试。     

基于连续属性分类规则挖掘的新算法研究

分析了针对连续属性样本进行数据挖掘的缺陷,提出一种直接对连续属性样本进行分类规则挖掘的算法.它基于样本属性值分割点对实例样本进行分类,把分割点对实例样本的分类能力作为分割点选择的依据,将所有相容样本划分为分类属性值相同的子集作为停机条件,实现连续属性样本分类规则挖掘的完全自动化.它考虑到数据挖掘的目标和要求,充分利用属性与类间的依赖性、属性间的互补性,达到样本分割点数少、分类规则简单和属性约减的目的.最后通过实例进行了验证,并与C4.5算法进行了比较.