基于灵敏性分析和隐因素发现的复杂系统脆弱性演化机制研究

脆弱性是复杂系统一种潜在风险，具有隐蔽、不确定、复杂、演化和因果等特征，会诱发系统的崩溃。通过融合函数分析模型和结构分析模型，突破当前脆弱性分析模型的局限，创建能表征脆弱性典型特性的新概率结构模型，利用分解、抽象、聚类等技术探索新模型有效计算方法；基于新概率结构模型，探究并提出脆弱性因素发现的新方法，通过结构分析和回归分析探寻未知的脆弱性因素，进而利用灵敏性分析和扰动学习获得的因果知识，提高脆弱性因素发现的准确性和可解释性。以此为基础，引入脆弱性风险评价准则和风险变化度量标准，基于灵敏性分析和分布转移检测，创建脆弱性定位和量化分析机制，实现对因素变化的度量和预测；然后，利用自动推理技术推演脆弱性动态变化的过程，进而基于动态灵敏性分析、时间序列分析和反向推理方法探寻脆弱性演化机制，试图破解复杂系统风险难以有效发现和预测的难题。在上述研究之上，设计并实现股票交易系统脆弱性发现的问题求解系统。

脆弱性是复杂系统一种潜在风险，具有隐蔽、不确定、复杂、演化和因果等特征，会诱发系统的崩溃。通过融合函数分析模型和结构分析模型，突破当前脆弱性分析模型的局限，创建能表征脆弱性典型特性的新概率结构模型，利用分解、抽象、聚类等技术探索新模型有效计算方法；基于新概率结构模型，探究并提出脆弱性因素发现的新方法，通过结构分析和回归分析探寻未知的脆弱性因素，进而利用灵敏性分析和扰动学习获得的因果知识，提高脆弱性因素发现的准确性和可解释性。以此为基础，引入脆弱性风险评价准则和风险变化度量标准，基于灵敏性分析和分布转移检测，创建脆弱性定位和量化分析机制，实现对因素变化的度量和预测；然后，利用自动推理技术推演脆弱性动态变化的过程，进而基于动态灵敏性分析、时间序列分析和反向推理方法探寻脆弱性演化机制，试图破解复杂系统风险难以有效发现和预测的难题。在上述研究之上，设计并实现股票交易系统脆弱性发现的问题求解系统。