當前系統(tǒng)工程已逐漸轉向基于模型的方法，即通過模型來描述系統(tǒng)的結構和行為，而不僅僅是依賴傳統(tǒng)的文檔。國際系統(tǒng)工程協(xié)會創(chuàng)建了諸如系統(tǒng)建模語言（SysML）等標準，使基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）成為復雜系統(tǒng)設計和管理的強大工具。隨著數字化轉型的深入，MBSE技術已經成為復雜裝備系統(tǒng)制造業(yè)數字化轉型的驅動力和關鍵業(yè)務抓手。本

系統(tǒng)工程具有典型的跨學科交叉特征，其研究橫跨多個自然科學與社會科學領域，在多個學科蓬勃發(fā)展。本書從系統(tǒng)工程共性基礎理論、網絡信息系統(tǒng)工程、制造系統(tǒng)工程、航空航天航海系統(tǒng)工程、能源與資源系統(tǒng)工程、交通物流系統(tǒng)工程、經濟社會與服務系統(tǒng)工程、生命健康與醫(yī)療信息系統(tǒng)工程、軍事系統(tǒng)工程等主要研究領域中總結我國系統(tǒng)工程學科的發(fā)展歷

全書共19章，包括灰色系統(tǒng)的基本概念與基本原理、序列算子與灰色序列生成、灰色關聯(lián)分析、灰色聚類評估、灰色系統(tǒng)模型、灰色系統(tǒng)預測、灰色組合模型、灰色決策等內容。其中序列算子、緩沖算子公理系統(tǒng)及系列弱化和強化算子、灰數灰度測度公理、廣義灰色關聯(lián)度(灰色絕對關聯(lián)度、灰色相對關聯(lián)度、灰色綜合關聯(lián)度)、定權灰色聚類評估和基于三角

系統(tǒng)工程是從總體出發(fā)，合理地規(guī)劃、開發(fā)、運行、管理及保障一個大規(guī)模復雜系統(tǒng)所需思想、理論、方法與技術的總稱�！断到y(tǒng)工程理論》以系統(tǒng)工程的理論和方法為重點，系統(tǒng)地闡述系統(tǒng)工程的基本理論、應用理論，以及系統(tǒng)建模、系統(tǒng)評價、系統(tǒng)預測和決策理論，歸納總結了系統(tǒng)工程常用的方法和技術，闡述了系統(tǒng)工程過程的模型和步驟，使讀者能夠全方

本書全面且深入的研究盲系統(tǒng)辨識問題，通過利用系統(tǒng)模型的結構特性，提供確定性辨識解決方案，以揭示相關數值計算的基本代數性質�；�于子空間的辨識方法是處理傳統(tǒng)盲辨識問題和經典狀態(tài)空間辨識問題的一種常用方法，它將被廣泛應用和推廣，以解決若干具有挑戰(zhàn)性的結構化系統(tǒng)盲辨識問題。從最優(yōu)化的角度看，子空間辨識技術可以看作是求解低秩矩陣

本書介紹了灰色預測方法的建模機理、模型體系及實際應用，是作者近年來關于灰色預測模型研究成果的系統(tǒng)總結，反映了灰色預測研究和應用的前沿動態(tài)。全書核心內容共分9章，第1章緒論，系統(tǒng)總結了灰色預測模型的前沿研究進展；第2章灰色預測模型機理解析，深入剖析了灰色預測模型的累加生成算子、模型結構及參數求解等內容；針對具有線性結構特

復雜性研究是當今學界和業(yè)界共同面對的課題，各類方法和路徑不一而足。筆者基于多年的工程實踐，從分析世界的復雜性本源入手，針對基于控制邏輯的系統(tǒng)設計遇到的不確定等時代挑戰(zhàn)，借鑒自然界適者生存的啟示，介紹了工程系統(tǒng)有機適應性理論和V++三層規(guī)則模型、適應性規(guī)則引擎產生的過程，并在試驗數據的支持下，驗證了提出的以適應性為目標、

本書以可靠性、重要度相關方法為基礎，研究工程系統(tǒng)中的維修和韌性優(yōu)化問題。當失效發(fā)生時，對其進行機理分析研究有助于了解各個關鍵指標的變化趨勢，找到失效發(fā)生的必要條件、失效的關鍵路徑以及影響失效的重要因素，從而提出維修措施來修復系統(tǒng)。失效發(fā)生后，對其進行合理的維修決策，以便在**的時間來修復失效單元，從而**限度地提高系統(tǒng)

本書是中國科學院系統(tǒng)科學研究所組織匯編的系列叢書《系統(tǒng)科學進展》的第3卷，包括2021年諾貝爾物理學獎和經濟學獎的解讀、復雜系統(tǒng)本征微觀態(tài)理論、從大數據到重要信息、人機融合社會中的系統(tǒng)調控、大數據對經濟學研究范式的改變、智能與人機環(huán)境系統(tǒng)的關系、賽博時代的數據科學、軍事系統(tǒng)的復雜性對抗、人類出行普適規(guī)律的形成機理研究等

在大數據科學快速發(fā)展的時代背景下，隨著海量數據處理技術的積累以及人工智能算法的逐步成熟，數據驅動型創(chuàng)新應用研究將成為推動科技進步、迭代行業(yè)發(fā)展的有效途徑。本書圍繞材料學、金融學、流行病學等學科實際應用數據驅動下的系統(tǒng)動力學研究，探討了動力學理論、人工智能、神經網絡等前沿熱門方法的精準開發(fā)與應用。內容包括系統(tǒng)動力學演化性