复杂性

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录取率 43%
提交最终决定 64天
接受出版 35天
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复杂系统科学及其应用导论

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杂志简介

复杂性发表广泛学科的原创研究和评论文章,报告复杂系统科学研究的重要进展。

编辑焦点

主编Sayama教授目前在纽约州立大学宾厄姆顿大学工作,研究复杂的动态网络、人类和社会动力学、人工生命和交互系统。

特殊的问题

我们目前有一些特别问题开放提交。特别问题突出了一个领域内的新兴研究领域,或为深入研究现有的研究领域提供了一个场所。

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研究文章

红海地区自然资源管理中多层GIS框架的设计与实现

本研究旨在建立以苏丹红海地区采矿活动为代表的自然资源综合地理信息系统(GIS)数据库。地理信息系统是帮助决策者在可持续发展概念内按照数量和质量管理和分类这些资源的一个重要工具。本文提取了一些投资地图指标模型。此外,它进行了一项研究,目的是发展矿物资源管理,并在地理信息系统数据库中发现和查明矿物财富的新领域。这项研究的动机源于这样一个事实,即拥有这些类型财富的国家可以通过最佳的管理和治理大大提高其国内生产总值(GDP)。大多数最不发达国家(最不发达国家)可以集中精力寻找替代自然资源(除其他常规资源,即农业外)以支持其经济。红海地区是自然资源和矿产资源(特别是黄金和矿产)丰富的地区之一,它的战略位置在大多数全球贸易交易路径上。本文设计并实现了GIS的多层数据库。为克服处理大量时空信息的技术难点,对该模型进行了多层建模。数据库采用Oracle数据库系统,具有多层设计的特点。

研究文章

一种基于区块链和多维哈希的数字取证数据保存方法

随着数字取证的日益普及,数据的原创性和有效性越来越受到人们的重视,数据保存技术应运而生。但是目前的数据保存模型和技术只是密码学技术的结合,存在被攻击和破解的风险。而且在数据保存的过程中,也需要人的参与,这可能会导致数据被篡改。针对上述问题,本文提出了一种基于区块链和多维哈希的数据保存模型。区块链具有去中心化和智能合约的特点,可以在不需要人工参与的情况下自动保存数据,形成以案例为单位的分支保管链,区块链具有良好的抗攻击性能,也就是所谓的51%攻击。同时,为了解决案例过多导致的数据混乱和难以查询的问题,采用哈希、密码学、时间戳等方式形成了一个序列化的托管主链。由于哈希与司法审判的冲突问题需要绝对保证数据的真实性和有效性,因此采用多维哈希代替常规哈希。这样,数据保存就变成了一个自动的、非人工干预的过程。实验验证了该模型的安全性和有效性。

研究文章

基于数据挖掘的大学生优质教育资源个性化推荐模型

随着信息技术和数据科学的快速发展,以及“互联网+”教育的创新理念,个性化网络学习在学校教育和家庭教育中受到广泛关注。教育信息化的发展导致在线学习用户数量迅速增加,学习资源数量暴增,学习者在学习过程中面临“信息过载”和“学习丢失”的困境。在个性化学习资源推荐系统中,最关键的是学习者模型的构建。目前,大多数学习模型普遍缺乏科学重点,其获取维度、特征属性的方法单一,计算复杂度低。这些问题可能导致学习者的学习能力与推荐的学习资源的难度不一致,并可能导致学习者在学习过程中认知过载或迷失方向。本文的目的是构建一个学习者模型来支持上述问题,通过学习资源模型来有力地支持个体学习资源推荐,有效地减少了推荐过程中的冷启动和稀疏性问题。本文通过分析学习者在学习过程中的行为数据,提取了学习者模型分析中学习者认知能力、知识水平和学习偏好三个特征。其中,利用本体构建学习者的偏好模型,更好地理解知识之间的语义关系,发现学生学习的兴趣。

研究文章

分数异常波与平移协调,陡峭的波峰,和修改不对称

为了构造分数阶异常波,本文首先引入了一个相容的分数阶偏导数。基于相容的分数阶偏导数及其性质,导出了Lax可积的分数阶Schrödinger (NLS)方程,并得到了该方程的一阶和二阶分数阶异常波解。所得分数阶异常波解具有平移协调,在一定程度上提供了异常波在坐标平面上位置调整的自由度。结果表明,所得到的一阶和二阶异常涌波解比相应的带整数阶导数的NLS方程的解更陡。此外,二阶分数阶异常波解从头到尾经过的时间也较短。对于不同背景和振幅的非对称分数异常波,本文提出了一种通过修改已得到的一阶和二阶分数异常波解来构造非对称分数异常波的方法。

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基于深度神经网络的心律失常分类技术

心电图(ECG)是医疗机构用于筛查心电信号的最常见和低成本的诊断工具。异常的心脏信号通常被称为心律失常。心律失常很危险,在大多数情况下,它会导致死亡。心律失常有多种类型,可以通过心电图检查来检测。利用心电搏动进行心律失常分类的自动筛查技术已经发展了很长时间。该自动化系统可作为心律失常分类筛查的工具,不仅对患者,而且对医生也具有重要的辅助作用。基于深度学习的自动心律失常分类技术具有很高的准确性,但仍未被医疗专业人员采用作为通用方法。影响心律失常检测系统成功的主要问题是(i)人工特征选择,(ii)用于特征提取的技术,(iii)用于分类的算法,最重要的是使用不平衡数据进行分类。本研究关注心律失常分类技术的最新发展趋势,并通过广泛的模拟,评估各种心律失常分类和检测模型的性能。最后,该研究提出了心律失常分类技术的见解,以克服现有方法的局限性。

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基于无线通信网络的电视新闻播放系统降耗解决方案

目前市场上使用移动网络的新闻播放系统提供了电视台所需的基本功能,但仍存在许多问题和不足。本文针对当前系统存在的主要问题,结合当前用户的实际需求,初步开发了基于5G Live的新闻直播系统。卡帧自适应策略通过逐步的视频帧缓冲技术,显著改善了用户体验。硬件编解码技术大大减少了系统资源的消耗;H.264高压缩算法与MPEG-2、MPEG-4相比,网络带宽降低50%,且图像质量没有明显变化。同时,在系统中使用移动视频采集终端,不仅解决了卫星播送车辆因缺乏道路而无法到达现场的问题,也大大降低了新闻播送系统的前期部署和后期维护成本。本文研究了卡框自适应策略、系统资源消耗降低方案以及移动视频音频传输终端的部署方案,对完善无线网络应用下新闻广播系统的设计研究具有重要意义,对其他广播电视解决方案的设计也具有一定的参考价值。

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