Applicability of a Neuroprobabilistic Integral Risk Index for the Environmental Management of Polluted Areas: A Case Study

Recently, we developed a GIS-Integrated Integral Risk Index (IRI) to assess human health risks in areas with presence of environmental pollutants. Contaminants were previously ranked by applying a self-organizing map (SOM) to their characteristics of persistence, bioaccumulation, and toxicity in order to obtain the Hazard Index (HI). In the present study, the original IRI was substantially improved by allowing the entrance of probabilistic data. A neuroprobabilistic HI was developed by combining SOM and Monte Carlo analysis. In general terms, the deterministic and probabilistic HIs followed a similar pattern: polychlorinated biphenyls (PCBs) and light polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were the pollutants showing the highest and lowest values of HI, respectively. However, the bioaccumulation value of heavy metals notably increased after considering a probability density function to explain the bioaccumulation factor. To check its applicability, a case study was investigated. The probabilistic integral risk was calculated in the chemical/petrochemical industrial area of Tarragona (Catalonia, Spain), where an environmental program has been carried out since 2002. The risk change between 2002 and 2005 was evaluated on the basis of probabilistic data of the levels of various pollutants in soils. The results indicated that the risk of the chemicals under study did not follow a homogeneous tendency. However, the current levels of pollution do not mean a relevant source of health risks for the local population. Moreover, the neuroprobabilistic HI seems to be an adequate tool to be taken into account in risk assessment processes.     

基于自组织系统的企业和谐主题演化分析

组织和谐管理系统的构建,核心在于对组织和谐主题的认识。组织和谐主题是随组织内外部环境变化而不断演化的,根源在于不同情境下组织自适应体的认知差异,这是组织和谐主题演化的根本动因。在不同认知状态下的组织自适应体可以采取有效的行动来调整组织内部及组织与环境间的关系,实现组织和谐主题的演化,达成组织与环境动态适应的目标。和谐主题的演化就是组织自适应体不断进行自组织以达到和谐状态的过程。     

自组织建模方法和GDP增长模型研究

经济系统的复杂性决定了经济变动及影响因素解释的困难性。本文阐述了一种经济系统复杂性研究的有效方法-自组织建模方法,同时应用此方法建立一个解释我国GDP增长的自组织模型,分析影响我国经济增长的主要因素,并在此基础上提出相应的对策思路。     

基于自组织算法的改进型GAANN预测模型

在传统的基于GA算法人工神经网络的基础上作了改进,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构。针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织理论相结合,首先使用GMDH方法获得神经网络的初始化节点,然后使用训练好的神经网络模型进行预测。最后,将由此建立的预测模型应用于国家粮食产量预测,取得了令人满意的效果。     

多变量过程自组织学习控制新方法及其实时实现

本文论述一种利用相联存储器系统的多变量自组织学习控制新方法及其实时实现。在线学习包含两个步骤:被控过程的动态输入—输出特性用仿视感控器的方式逐步存入一个相联存储器中,用来作为预测过程模型;依靠一种特殊的输出预测算法,利用预测过程模型并通过单步超前性能指标最优化来规划控制策略,经教练后的控制策略以同样的方式存入第二个相联存储器中。文中提出了一种特殊的采样和更新方法。通过仿真和实时应用证明了所述学习控制新方法的可行性。     

论复杂性科学对自组织机制的探讨

复杂性理论研究的核心问题不是一般的涌现,而是基于耗散结构的进化的自组织。在此领域内研究者的注意力更汇聚于生物层次以上的系统的能动的自组织。这种自组织的本质特征是以信息动态过程为实质的自我作用。“混沌的边缘”的有序性与无序性相结合的条件使自组织系统的能动性得以发挥:实行合目的性的行为,在多种可能的行为方式中进行选择,自我改善本身的行为决策机构,以及在复杂系统中通过部分与整体的相互作用推动系统的发展。     

金融创新的一种自组织演化理论分析和解释

已有的金融创新理论难以描述金融创新的复杂动态过程，不能对金融创新做出合理的解释和分析。自组织演化理论为研究金融创新提供了很好的工具。运用自组织演化理论表明开放和非平衡是金融创新的前提，经济系统涨落是金融创新的诱因，竞争和协同是金融创新自组织演化的动力。     

论网络学习系统的自组织机制

网络教育是社会信息化的重要领域,网络学习是网络教育的主要学习方式。文中在分析网络学习系统特征的基础上,探讨了网络学习系统的自组织机制,即网络学习系统的开放性、非平衡性、非线性相互作用和涨落机制。     

从自组织观看品牌、市场、资产的良性互动--TCL集团品牌、市场、资产良性互动的启示

任何一个处于开放状态的企业都是一个自组织系统,因此其发展变化都遵循着自组织系统的演化规律。即:当系统处于开放的前提下,从外部输入的物质、能量、信息达到一定程度时,受到内外部各种"随机涨落"的作用,通过各子系统之间相互协同和竞争,才会引起系统不断地循环演化。TCL集团品牌、市场、资产三者互动的过程,为现代社会的政治、经济环境、企业提供了一个自组织的环境,使企业在现有的环境下,发挥自身的优势取得更佳的社会经济效益。     

从行政管理新理念看政府改革

在重塑政府的全球化浪潮中,描述了行政管理从"统治"到"治理"的划时代变革,评价了新型行政管理理念。包括重新理解政府、行政责任从模糊到清晰、权力依赖和互动伙伴关系、重界政府权限及行使方式等。在充分肯定治理理论的合理与新颖之处的同时,对治理理论的困惑与迷茫进行了反思与质疑。