简介：本文在分析福建省历年R＆D强度及特征的基础上．构建了R＆D强度的灰色预测模型和增长型曲线外推模型，并利用它们构建了组合预测模型，同时以全国平均水平为依据构建了预警系统，得到2008—2010年的R＆D强度预测值分别为1．0321％、1．1186％、1．2115％，预警结果3年都是巨警。结果表明，福建省的R＆D强度在2010年达不到1．7％的水平，这与福建省“十一五”R＆D投入强度的既定目标相去甚远。随后，文章提出了福建省实现“十一五”科技投入强度目标的条件要求，为政府制订和调整科技投入政策提供参考。

简介：针对震后次生灾害的演化问题，本文采用多案例分析方法提取地震及其次生灾害事件的属性，从属性层次按照“事件类型、关键属性、从属属性、环境属性和危害评估属性”对其进行结构化描述，分析震后次生灾害事件的属性特征，绘出了震后次生灾害演化Petri网模型。在此基础上，以渐变型次生灾害事件——震后瘟疫为例，根据随机Petri网与马尔科夫链的同构关系，构建了震后瘟疫事件演化系统随机Petri网模型。最后，通过马尔科夫链及相关数学方法对震后瘟疫事件演化系统进行了评估，分析其中的均衡状态及其变动规律，验证了模型的有效性，为应对地震次生灾害事件提供科学的应急决策支持。

简介：存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群（continuousant-colonyoptimization,CACO）处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO（doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment）算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。

简介：自然灾害情境造成部分决策信息模糊和应急决策者的消极情绪。考虑消极情绪在自然灾害应急决策的影响，构建了考虑情绪下的前景理论的价值函数。运用反函数原理，根据应急决策者对模糊信息的心理感知价值，构建了其实际值的估计函数，用于解决决策信息模糊下的终端供电设施应急抢修决策规划问题，提出了相应的决策模型和求解算法。采用自主开发的在线实验系统，完成了信息模糊下的电网应急抢修决策实验，验证了决策模型和消极情绪下基于决策者心理感知对模糊信息估值方法的有效性。