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面向数字城市的复杂性研究

于冬  
【摘要】:数字城市的建设主要是适应信息时代对数字的认识和需求,也是为了城市更好的适应进步,维持可持续发展的状态。但数字城市除了技术细节的问题,影响其运作更主要的方面是作为系统的复杂性问题,主要表现在不确定性和非线性上,这是一般的处理技术难以预见和解决的问题。 探讨研究数字城市实施中的复杂性问题,对提高数字城市实施的成功率,维持现代城市的可持续发展具有非常重要的理论和实践意义。本文结合信息技术与系统科学的研究方法,在以下方面进行了创造性研究。 1.结合耗散结构相关理论对城市信息系统进行了定性分析和辨识,指出该系统是一个耗散结构,并用熵的概念对该系统的演变进行了辨识。根据耗散结构理论中的超熵产生判据提出了城市信息系统发展的超熵产生定量模型,指出了系统发展的稳定状态点。应用不确定性观念的定义,在城市信息系统中概率统计规律中引入了最大信息熵的概念,以便确定所考察系统的真实概率分布。 2.提出了基于信息熵和知识表达体系的属性依赖关系。应用客观属性值数据之间的相互关系,确定属性列表之间的依赖度,给出了条件属性重要度的计算方法,以便更好的进行决策和系统的实施。 3.研究了系统之间的协调关系,并基于分布式结构调整了数字城市系统的组织模型,解决了信息传递和共享的通达、便捷。并基于Agent技术中的合同网模型建立了主体(Agent)间的通信机制,在有效地调用资源的同时使需求和任务发布更好的传递。 4.从Rough集的基本概念出发,基于Rough集理论解决城市信息系统中信息不确定,数据量大的困难,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法。通过运用Rough集理论和方法对城市空间数据决策表的实例进行属性及属性值进行约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则。解决了城市中空间数据表达方式中的模糊性问题。 5.改进了信息化指标的评价方法。通过引入Rough集中属性数据的隶属关系,给出了评价体系中有关权重的确定方法,避免了原有评价方法在处理权重时的主观缺陷,并通过华北地区城市信息化水平的评价结果验证了该方法的科学性和有效性。


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