复杂动态系统的表征理论与自动建模方法

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"复杂动态系统在现实世界中广泛存在,对其研究具有重要科学意义。然而,这类系统涉及的主体数量众多,关联结构复杂,系统和环境之间存在依赖、竞争、协作等相互耦合作用,对其建模与分析十分困难。依靠人工构建模型的方法效率低且面临很多问题,基于大数据和人工智能的自动建模与分析方法成为复杂科学研究的重要趋势。然而,相关研究尚处于起步阶段,研究复杂动态系统智能理论和方法迫在眉睫。 本项目以具有上述特征的复杂动态系统为主要研究对象,基于人工智能和数据科学的方法论,研究知识引导和数据驱动的复杂动态系统智能理论与方法,建立感知、表征、建模、分析、调控与决策的集成研究框架,为自动认识和发现系统内在运行规律提供理论基础和分析工具,并为传染病防控和网络群体行为认知等关乎人民生命健康和国家重大需求的问题提供更加有效的解决方案。本项目拟解决的重大科学问题是:(1)结合多学科知识,从分散、异构、有噪声的时空观测数据中自动发现刻画复杂动态系统的隐含网络结构和内嵌动力学模型;(2)基于所构建的模型,分析复杂动态系统的非线性演化行为,进行多尺度动态调控与自主决策。针对以上关键科学问题,拟突破统一表征、自动建模、系统分析和调控决策四项关键技术,总体技术路线为:首先基于复杂网络和非线性动力学模型解决复杂动态系统的统一表征问题,进而基于多重知识结构与主动感知解决复杂动态系统的自动建模问题。在此基础上,分别提出面向复杂动态系统灰盒模型的非线性演化行为分析理论和目标驱动的多尺度调控与自主决策方法。最后,选择传染病防控和网络群体行为认知两个典型领域进行应用验证。
本项目的主要预期成果包括:建立复杂动态系统智能理论和方法研究框架,提出复杂动态系统的统一表征与系统分析理论,提出和构建主动感知、自动建模、行为分析与调控决策的算法与模型库,搭建面向传染病防控和网络群体行为认知领域的应用验证平台,开源相关数据、模型和代码。拟取得的理论和技术成果覆盖指南研究内容与考核指标。本项目面向世界科技前沿问题,符合复杂动态系统研究的最新发展趋势,取得的理论成 果具有普适性,可用于解决传染病防控、网络舆情分析与调控、极端灾害天气预警等关乎人民生命健康和国家重大需求的实际问题,对于推动人工智能技术服务人民生活和国家经济发展,具有重要的理论意义和实际应用价值。"
StatusActive
Effective start/end date1/12/2130/11/25