引子  跨尺度多圈层    能量串级   互作互馈      互信息    自组织    流思想     动力过程    通道建立    组合论   信息论  控制论    全息度   全真性     仿生仿真系统   结构功能模块化   耦合器接口

协同强迫多临界说扰动激发触发与阶段同调

       感知认知有赖于大数据、物联网与精密定位技术的发展，而相关辅助数据则用于丰富语义信息。

内部变率自组织说群发持续累积与极端特性

       时间序列数据反映了一类事物或现象随时间的变化状态或程度。普通的点(线)密度分析对落入搜索区域的点或线进行求和，计算区域单位面积内的元素数量。而核密度分析方法赋予搜索区点集元素不同的权重，避免普通的点(线)密度分析中“断崖”的出现。

诊断识别相空间说滤噪聚类分离与尺度降维

       数据多存在异常点、噪音点、轨迹点漂移等问题，在对数据进行挖掘分析之前通常需作数据预处理。匹配算法具体有投影算法、概率统计算法、模糊逻辑算法、相关性分析算法等。而机器学习方法自发、主动的特征学习过程满足了数据挖掘的需求。

归一演化多尺度说插值归并约束与作用贡献

      早期的分析挖掘方法包括空间统计、时间序列、图与复杂网络等，随着计算机处理能力和硬件设备的提升，机器学习中的神经网络与深度学习方法以及多源数据的联合分析开始被应用。为直观获得数据集的整体分布特征，探索性空间分析和空间聚类方法是主要的分析方法，其中如何确定具有多重属性的点数据相似系数是目前难点。路网约束下，拓扑关系与长度数据也被加人聚类算法的相似性度量中。

过程行为量子化说三角幂律级数与加减测度

       轨迹聚类的难点在于如何定义轨迹在时空维度上的相似性度量，此时，基于分段的轨迹聚类方法粒度更细、准确度更高。空间回归分析定量描述空间数据之间关系，准确刻画因子之间的相关性和拟合程度，但应用范围受到回归模型假设条件的限制，且模型构建通常是探索性过程，结果依赖于对因子的选择和表达。

中心确界能量流说传输转换转化与拓扑相似

       可达性是网络中从一个区域到达某个特定区域的容易程度，充分理解可达性的内涵与类型，同时需考虑各个指标的假设条件限制。中心性是量化判定网络中节点重要性的指标，其缺点在于转换过程中会损失信息，且时间序列方法主要用于一维数据的分析，在应用于二维数据的过程中存在许多限制。同时，在非静态单一网络，如何在多模式、多维度网络当中解决不同模式及维度下的信息融合、共享及动态演化是最大挑战。

安全通道多回路说临界跨界过界与尺度演绎

       通过提取图和网络特性，通过图论与复杂网络相关方法可解决更多特定问题。路径搜索方法是解决在图或网络中按照特定的规则从一个顶点到达另一个顶点问题的一类方法，实际应用时通常先构建路网，再遵循长度最短或时间最短的条件在路网中计算最佳路径。然而在现实情况下，距离最短的路径不一定是第一选择的路径，还受到许多环境因素的影响，同时也依赖于网络构建合理与否。

指标体系耦合器说模糊隶属区划与过程控制

       基于现有中心性测度的扩展方法，现有的大部分中心性指标均针对静态网络，自然界中的复杂系统本质是不断变化，在面向动态复杂网络的中心性度量中，神经网络模型是一个重要应用。神经网络是利用计算机模拟人的神经系统结构，并通过它从大规模数据中学习到规律和知识的一种过程。由于是直接从数据出发得到规律和经验，其结果往往难以解释，而且前期需要大量数据集进行训练。

反馈机制平衡态说复杂稳定确定与分异确界

       基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，学习策略则基于间隔最大化，分类不仅利用模型信息和数据信息，还会充分利用先验信息，但仍存在较高的分类决策错误率。带有时空参数的支持向量机模型展现了良好的性能，其对小集群分类效果比较好，且可以避免局部极小点问题，但难应用于大规模数据。

仿生仿真全息度说精准精确精道与超网能流

       通过模拟遗传学中生物进化过程来搜索最优解，遗传算法应用于解决各类优化问题，它采用启发式搜索，易于并行化处理，但可能出现早熟现象，并且处理大规模数据时效率不高。行为映射和信息不对等的现状限制了不同尺度上集体流动模式。随着传感网、物联网、射频识别技术与智能嵌入技术的发展，信息社会正逐步转变为泛在信息社会，人与物、物与物之间交流所产生的泛在信息关联分析将带来大量潜在新型应用。

通量通信自适应说投影传递交换与系统守恒

       支持大数据实时清洗、管理、挖掘的高性能计算，并存数据缺失、精度低、语义信息单一等一系列问题，因此，提高挖掘方法的精度和效率，以及数据压缩技术对数据结构和语义完整性的保障，结合分布式计算、量子计算等高性能技术，提出成熟可行的数据度量与融合方法，以建立统一信息标准和数据结构，是最终达到有安全感的规划与设计目标的重要途径。

附   创新善始之寻找0说意向生态的文化属性之一   

内生分异     确界临界    互作互馈     过程形式    跨界过界     核心关键     测度语义    仿生仿真    尺度演绎    能量串级     物能信流    智能智慧     耦合叠加    协同融通     全真加减     全息演生 

积分步长     网格投影    消息传递     数据交换    通量通信

     演绎是科学经逻辑推论的重要发展方式。为避免无休止的恶性循环，其必然溯源于一个说不清而不必说清的概念。这些概念作为理论发展的基础，直觉斡旋于认知和不可知的罅隙间。由此，基于集合论通过同构的溯因归纳等逻辑系统，组织建立起一套有意义的理论。

     处理量间关系以及空间样式，增进的抽象程度远离具象经验。科学事实新概念与关系由基础概念、公理、推论演绎而来，严谨与精确通常均有一定的适用范围。而逻辑条件管制下的自明，以及非改良的稳固性对多样性本体创新空间起了限制。

     数量与空间的度量基于工技计算的精细化，数学承当应用与控制中最精确的沟通语言，数学工具在表达思想组织的同时，也阐释了深刻的关系。对于一个抽象体系，其研究对象、方法和发展基础的探讨，大都归因于历史经验。其中，控制法则体现概念与概念间的关联，运算与测度共存，而记数使心智脱离具物，继续走着演绎之路。