基于分类基因的非常规突发事件免疫风险识别模型

• 作者: 刘星星 杨帆 杨青 王湛 马慧敏
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 社会科学
• 关键词: 非常规突发事件 免疫风险识别模型 信息熵 分类基因 分类信息
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 115-123
• 页数: 9页
• 分类号: C931
• 语种: 中文

摘要

运用免疫学基因理论研究非常规突发事件识别问题,构建了突发事件免疫风险识别框架,建立了基于信息熵的免疫风险识别器模型,在突发事件分类免疫基因假设的基础上进行了突发事件信息免疫模拟,总结出各类事件在显性概率、变异概率以及能量的阈值,并将单一的能量指标转化为分类信息,揭示了突发事件分类信息映射关系,研究显示非常规突发事件存在较多问题信息,但大多隐藏于大量的可控信息与可辨信息中,并通过案例分析验证了模型的科学性.模型的应用有利于对非常规突发事件的预测识别,更有利于免疫系统与非常规突发事件进行更深层次的学科融合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨青		135	1647	21.0	36.0
2	王湛		18	62	5.0	7.0
3	杨帆		52	175	6.0	11.0
4	马慧敏		23	60	4.0	7.0
5	刘星星		8	49	4.0	7.0