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前言 2

第一章 当代的新兴科学--系统科学 4

1.1 整体化--当代科学技术发展的重要趋势 4

1.2 系统科学的蓬勃兴起 7

1.2.1 系统论 8

1.2.2 控制论 9

1.2.3 信息论 11

1.2.4 耗散结构理论与协同学 12

1.2.5 一般生命系统理论与超循环理论 14

1.2.6 莫萨洛维克与克勒系统体系 15

1.2.7 熵经济学理论与定量社会学 16

1.3 系统科学的体系与作用 17

第二章 系统 21

2.1 系统的概念 21

2.1.1 系统的结构 21

2.1.3 系统的功能 22

2.1.2 系统与环境 22

2.1.4 系统的定义 24

2.2 系统的分类 24

2.2.1 自然与人造系统 25

2.2.2 实体与概念系统 25

2.2.3 静态与动态系统 26

2.2.4 封闭与开放系统 26

2.2.5 白箱与黑箱系统 27

2.2.6 小型与大型系统 28

2.2.7 专业对象系统 29

2.3 系统的特性 29

2.3.1 综合性 29

2.3.2 整体性 29

2.3.3 层次结构 30

2.3.4 信息联系 30

2.3.5 目的性 30

2.3.6 学习性 30

2.3.8 组织性 31

2.3.7 适应性 31

第三章 信息 33

3.1 信息的科学含意 33

3.2 信息的定量表达 36

3.2.1 熵与信息 36

3.2.2 信道互信息 41

3.3 信息资源及其开发 44

3.4 信息论与信息方法 48

3.5.1 预测方法优劣程度的定量评定 50

3.5 信息方法应用实例 50

3.5.2 地震前兆台站和手段的效益定量评价 53

3.5.3 疑难疾病症状的选择 58

第四章 系统的反馈与控制 60

4.1 系统与控制 60

4.1.1 可能性空间与控制 60

4.1.2 反馈与控制 61

4.1.3 开环与闭环控制 62

4.2 反馈控制系统的工作原理 64

4.3 生物系统的反馈控制 66

4.3.1 随意控制系统 67

4.3.2 不随意控制系统 68

4.4 机器系统中的反馈控制 70

4.4.1 生产过程控制系统 70

4.4.2 火力控制 71

4.5 社会经济系统的反馈控制 73

4.6.1 认识误差的衰减、消除与振荡、发散 75

4.6 反馈--一种认识模式 75

4.6.2 疾病诊断与地震预报中的认识反馈 83

4.7 控制的基本类型 87

4.7.1 稳定控制 87

4.7.2 程序控制 88

4.7.3 随动控制 88

4.7.4 最优控制 88

4.7.5 模糊控制 88

4.8 控制论方法 93

5.1 串并联结构与功能 96

第五章 系统的结构、自组织与演化 96

5.2 层次结构与功能 98

5.3 开放与自组织系统 103

5.3.1 增熵原理 103

5.3.2 热寂 106

5.3.3 无序、有序与自组织 107

5.4 远离平衡态的系统自组织理论 110

5.4.1 贝纳尔涡现象 110

5.4.2 耗散结构理论 111

5.5 普适的系统自组织理论 115

5.5.1 相变与序参量 115

5.5.2 协同学理论 117

5.6 系统的有序、稳定和突变 121

5.6.1 系统的目的、有序与稳定 121

5.6.2 稳定与突变理论 123

5.7 系统演化过程的性质 129

6.7.1 确定性系统的内在随机性与混沌 129

5.7.2 确定性与随机性的互补 133

第六章 整体性与最优化原理 138

6.1 系统的整体性原理 138

6.2 系统的最优化原理与方法 140

6.3 实例：地震监测预报中的系统整体增益 145

6.3.1 整体观测--台阵技术 146

6.3.2 整体处理--信息合成 148

第七章 模型 157

7.1 原型与模型 157

7.1.1 相似性、同构与同态 158

7.1.2 黑箱、灰箱与功能模拟 160

7.2 建模--系统辩识问题 163

7.2.1 数学模型的结构类型 163

7.2.2 系统辩识步序 165

7.3 静态模型与应用实例 167

7.3.1 静态模型 167

7.3.2 中医学与经济学中的模型 171

7.4.1 动态系统的三类模型 173

7.4 动态模型与应用 173

7.4.2 动态系统的状态变量模型 175

7.4.3 系统的能控性与能观性 177

7.4.4 流行病等人口状态模型 178

7.4.5 自然地理面的能量流模型 181

第八章 预测与决策 185

8.1 预测--系统功能模型的仿真外推 185

8.2 预测原则 186

8.2.1 延续原则 186

8.2.2 因果原则 187

8.2.3 类比原则 187

8.2.4 灰箱原则 188

8.2.5 组合原则 188

8.2.6 概率原则 188

8.2.7 效益原则 189

8.3 地震前兆观测数据的正常动态预测 190

8.3.1 正常动态预测--排除干扰与识别异常的可行途径 190

8.2.8 跟踪原则 190

8.3.2 动态灰箱模型与应用 191

8.4 决策 197

8.4.1 决策过程与类型 197

8.4.2 风险型决策实例 199

第九章 人工智能 202

9.1 人工智能与智能机器 202

9.2 专家系统与知识工程 204

9.3.1 概念 205

9.3 模式识别 205

9.3.2 统计模式识别 206

9.3.3 句法模式识别 208

9.4 地震前兆专家系统的研究 210

9.4.1 地震前兆信息识别系统 210

9.4.2 特征向量样板匹配模型实例 213

结语：改变了世界科学图象与当代科学思维方式的系统科学 219

参考文献 223

附录 (中英文名词与人名对照表) 227