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NETWORK ANALYSIS OF TERRORIST ACTIVITIES

Journal of Systems Science & Complexity 2014年第6期27卷 1079-1094页

作者： fu julei FAN Ying WANG Yang WANG Shouyang College of Information System and Management National University of Defense Technology Department of Systems Science School of Management and Center for Complexity ResearchBeijing Normal University Department of Physics Bar-Ilan UniversityRamat Gan 52900Israel Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences

This paper uses an extensive network approach to "East Turkistan" activities by building both the one-mode and the bipartite networks for these *** the one-mode network,centrality analysis and spectrum analysis are used to describe the importance of each *** this basis,two types of core vertices——The center of communities and the intermediary vertices among communities— are *** weighted extreme optimization(WEO) algorithm is also applied to detect communities in the one-mode *** the "terrorist-terrorist organization" bipartite network,the authors adopt centrality analysis as well as clustering analysis based on the original bipartite network in order to calculate the importance of each vertex,and apply the edge clustering coefficient algorithm to detect the *** comparative and empirical analysis indicates that this research has been proved to be an effective way to identify the core members,key organizations,and communities in the network of "East Turkistan" terrorist *** results can provide a scientific basis for the analysis of "East Turkistan" terrorist activity,and thus provide decision support for the real work of "anti-terrorism".

关键词： Anti-terrorism complex networks terrorist activity network vertex centrality.

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A TRANSFER FORECASTING MODEL FOR CONTAINER THROUGHPUT GUIDED BY DISCRETE PSO

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Journal of Systems Science & Complexity 2014年第1期27卷 181-192页

作者： XIAO Jin XIAO Yi fu julei LAI Kin Keung Business School Sichuan University Chengdu 610064 China. School of Information Management Central China Normal University Wuhan 430079 China Academy ofMathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China. Information System & Management National University of Defense Technology Changsha 410073 China. Department of Management Sciences City University of Hong Kong Hong Kong China.

Abstract Accurate forecast of future container throughput of a port is very important for its con struction, upgrading, and operation management. This study proposes a transfer forecasting model guided by discrete particle swarm optimization algorithm （TF-DPSO）. It firstly transfers some related time series in source domain to assist in modeling the target time series by transfer learning technique, and then constructs the forecasting model by a pattern matching method called analog complexing. Finally, the discrete particle swarm optimization algorithm is introduced to find the optimal match between the two important parameters in TF-DPSO. The container throughput time series of two im portant ports in China, Shanghai Port and Ningbo Port are used for empirical analysis, and the results show the effectiveness of the proposed model.

关键词： Analog complexing container throughput forecasting discrete particle swarm optimiza-tion transfer forecasting model.

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国际原油价格系统结构性突变识别与分析

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管理科学 2014年第2期27卷 133-144页

作者：柴建张钟毓付举磊郭菊娥汪寿阳陕西师范大学国际商学院西安710119 中国科学院国家数学与交叉科学中心北京100190 国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410073 西安交通大学管理学院西安710049

选取1997年至2011年作为样本区间,以国际原油市场结构的周期性和突变特征作为研究对象,在筛选变量的基础上,以原油的价格、供应、需求、美元指数和中国原油净进口为内生变量,以库存和投机因素为外生变量,建立原油市场结构经验VARX模型,... 详细信息

选取1997年至2011年作为样本区间,以国际原油市场结构的周期性和突变特征作为研究对象,在筛选变量的基础上,以原油的价格、供应、需求、美元指数和中国原油净进口为内生变量,以库存和投机因素为外生变量,建立原油市场结构经验VARX模型,分析各变量对原油价格的影响,并以此为基础建立基于Bayes理论的原油价格系统MSBVAR模型,识别和分析原油价格系统在考察期内的结构性变化。研究结果表明,影响原油价格波动的首要因素为中国原油净进口,存在亚洲溢价现象且持续期为2个多季度,美元指数影响次之,之后是原油需求,原油供应的贡献率影响最小;原油价格的翘尾效应在不同状态下的滞后期均为1个季度,且效应显著。突发事件对原油价格系统均衡结构的冲击不可忽视,1997年至2011年国际原油市场只存在一个结构突变点,即美国金融危机是导致该次原油价格系统结构平衡被打破的唯一事件。

关键词：原油价格美元指数结构性突变 MSBVAR模型

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