2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫——系統(tǒng)科學(xué)與工程的科研前沿探索考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、系統(tǒng)科學(xué)與工程的前沿研究日益呈現(xiàn)出跨學(xué)科、交叉化、數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能化等特征。請結(jié)合當(dāng)前發(fā)展動態(tài)，論述您所理解的系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域一個重要前沿方向，分析其核心概念、關(guān)鍵挑戰(zhàn)、主要研究方法以及潛在的應(yīng)用價值。二、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為系統(tǒng)科學(xué)提供了前所未有的數(shù)據(jù)資源和分析工具。請選擇一種您熟悉的大數(shù)據(jù)分析方法（如機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模等），闡述其在系統(tǒng)科學(xué)研究中的應(yīng)用潛力，并結(jié)合一個具體的系統(tǒng)問題（如城市交通管理、公共衛(wèi)生預(yù)警、金融風(fēng)險識別等）說明其分析思路和可能帶來的貢獻(xiàn)。三、“智能系統(tǒng)”是系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域一個備受關(guān)注的前沿方向。請分析當(dāng)前智能系統(tǒng)研究在理論、方法或應(yīng)用層面面臨的主要挑戰(zhàn)（例如，解釋性不足、泛化能力有限、數(shù)據(jù)依賴性強、倫理風(fēng)險等），并提出您認(rèn)為有潛力的應(yīng)對思路或研究方向。四、系統(tǒng)韌性（Resilience）是近年來在應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險和不確定性方面?zhèn)涫苤匾暤母拍?。請闡述系統(tǒng)韌性理論的核心思想，并選擇一個您感興趣的領(lǐng)域（如供應(yīng)鏈、城市基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)系統(tǒng)、社會網(wǎng)絡(luò)等），分析該領(lǐng)域提升系統(tǒng)韌性的關(guān)鍵因素，以及可能面臨的困境和未來研究方向。五、請比較系統(tǒng)動力學(xué)（SystemDynamics）方法和人工智能（特別是機器學(xué)習(xí)）在系統(tǒng)建模與仿真中的應(yīng)用各自的優(yōu)勢與局限性。在哪些類型的系統(tǒng)問題研究中，您認(rèn)為將兩者結(jié)合可能具有特別的價值？請結(jié)合具體實例進(jìn)行說明。六、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)已成為研究復(fù)雜系統(tǒng)的重要范式。請論述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在理解社會、經(jīng)濟、技術(shù)等系統(tǒng)中的作用。同時，思考當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在刻畫現(xiàn)實世界系統(tǒng)方面可能存在的簡化或不足之處，并探討未來發(fā)展方向，例如如何整合多尺度網(wǎng)絡(luò)分析、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析或考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能耦合的研究。試卷答案一、答案:（示例答案可能包含：選擇“計算社會科學(xué)”作為前沿方向）計算社會科學(xué)是利用計算方法研究復(fù)雜社會系統(tǒng)的前沿方向，其核心在于將社會科學(xué)理論與計算建模、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù)相結(jié)合，以揭示社會現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律和動態(tài)演化機制。其關(guān)鍵挑戰(zhàn)包括：社會現(xiàn)象的異質(zhì)性、涌現(xiàn)性和不確定性；數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)與倫理問題；模型驗證與解釋性難題；跨學(xué)科知識融合的壁壘。主要研究方法涉及社會網(wǎng)絡(luò)分析、Agent-BasedModeling(ABM)、復(fù)雜系統(tǒng)仿真、文本挖掘與情感分析、機器學(xué)習(xí)預(yù)測等。其潛在應(yīng)用價值巨大，可應(yīng)用于城市規(guī)劃、公共衛(wèi)生政策制定、金融風(fēng)險預(yù)警、社會治理優(yōu)化、流行病傳播模擬等領(lǐng)域，幫助決策者更科學(xué)地理解和干預(yù)復(fù)雜社會系統(tǒng)。解析思路:本題考查對系統(tǒng)科學(xué)前沿方向的理解和綜合闡述能力。解析思路應(yīng)遵循以下步驟：1.明確前沿方向:選擇一個具體、有代表性的前沿方向（如計算社會科學(xué)、智能系統(tǒng)、量子系統(tǒng)科學(xué)、計算神經(jīng)科學(xué)等），確保對該方向有較深入的理解。2.闡述核心概念:清晰界定所選前沿方向的核心概念、研究目標(biāo)和基本理念。3.分析關(guān)鍵挑戰(zhàn):深入剖析該前沿方向在理論、方法、數(shù)據(jù)、技術(shù)或應(yīng)用層面面臨的主要困難和挑戰(zhàn)。4.介紹主要方法:列舉并簡要說明支撐該前沿方向研究的主要理論框架、研究方法和技術(shù)工具。5.探討應(yīng)用價值:結(jié)合具體實例，論證其在解決現(xiàn)實世界復(fù)雜系統(tǒng)問題中的潛在應(yīng)用價值和社會意義。6.結(jié)構(gòu)清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn):確保答案結(jié)構(gòu)清晰，各部分之間邏輯關(guān)系明確，語言表達(dá)準(zhǔn)確流暢。二、答案:（示例答案可能選擇“機器學(xué)習(xí)”作為大數(shù)據(jù)分析方法）機器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)分析的核心方法之一，通過從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，為系統(tǒng)科學(xué)研究提供了強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動洞察力。其在系統(tǒng)科學(xué)研究中的應(yīng)用潛力體現(xiàn)在能夠處理海量高維數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的復(fù)雜關(guān)系和動態(tài)模式。以城市交通管理為例，可應(yīng)用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行交通流量預(yù)測、擁堵模式識別、異常事件檢測（如交通事故、道路施工）。分析思路包括：首先，收集城市交通流量、氣象、事件等多維數(shù)據(jù)；其次，選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型（如時間序列預(yù)測模型LSTM、回歸模型、分類模型或聚類模型）；再次，進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化；最后，利用模型進(jìn)行預(yù)測、識別或提供決策支持。其貢獻(xiàn)可能在于提高交通預(yù)測精度、優(yōu)化信號燈配時、輔助交通事件快速響應(yīng)，從而提升城市交通系統(tǒng)的效率和韌性。解析思路:本題考查大數(shù)據(jù)分析方法在系統(tǒng)科學(xué)中的應(yīng)用理解和結(jié)合實例的能力。解析思路應(yīng)：1.選擇方法:明確選擇一種具體的大數(shù)據(jù)分析方法，并簡要介紹其基本原理。2.闡述應(yīng)用潛力:論述該方法在系統(tǒng)科學(xué)研究中處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)規(guī)律等方面的優(yōu)勢。3.結(jié)合實例:選擇一個具體的系統(tǒng)問題，詳細(xì)說明如何應(yīng)用所選方法進(jìn)行分析。分析應(yīng)包含數(shù)據(jù)來源、分析步驟（數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練、評估等）、核心分析任務(wù)（預(yù)測、分類、聚類等）。4.說明貢獻(xiàn):闡述通過該方法分析該系統(tǒng)問題可能帶來的具體貢獻(xiàn)或解決效果。5.突出結(jié)合:強調(diào)大數(shù)據(jù)分析方法與系統(tǒng)科學(xué)視角的結(jié)合點，體現(xiàn)其價值。三、答案:（示例答案可能聚焦于“可解釋性AI”挑戰(zhàn)）當(dāng)前智能系統(tǒng)研究面臨的主要挑戰(zhàn)之一是“可解釋性不足”（Explainability/Interpretability）。許多先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）如同“黑箱”，其決策過程難以理解，這限制了智能系統(tǒng)在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用（如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、自動駕駛）。此外，數(shù)據(jù)依賴性強（易受數(shù)據(jù)偏差影響）、泛化能力有限（在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳）、能源消耗巨大以及潛在的倫理風(fēng)險（如隱私侵犯、算法歧視）也是重要挑戰(zhàn)。應(yīng)對思路包括：發(fā)展可解釋性人工智能（XAI）技術(shù)，使模型決策過程透明化；設(shè)計更魯棒、更具泛化能力的算法；加強數(shù)據(jù)治理和隱私保護(hù)技術(shù)；建立完善的倫理規(guī)范和監(jiān)管框架；推動多模態(tài)融合和因果推斷研究，以理解智能系統(tǒng)的內(nèi)在機制而非僅僅依賴其輸出來進(jìn)行決策。解析思路:本題考查對智能系統(tǒng)前沿挑戰(zhàn)的識別和應(yīng)對策略的思考能力。解析思路：1.識別挑戰(zhàn):清晰地列出當(dāng)前智能系統(tǒng)研究面臨的主要挑戰(zhàn)，可以側(cè)重于理論、技術(shù)、應(yīng)用或倫理層面，要求有針對性。2.具體分析:對所選挑戰(zhàn)進(jìn)行一定程度的深入分析，說明其產(chǎn)生的原因和可能帶來的負(fù)面影響。3.提出應(yīng)對思路:針對所識別的挑戰(zhàn)，提出具體、有見地的應(yīng)對思路或研究方向。這些思路應(yīng)具有一定的創(chuàng)新性和可行性。4.多角度思考:盡量從不同維度（技術(shù)、方法、規(guī)范、治理等）提出應(yīng)對措施，體現(xiàn)思考的全面性。5.論據(jù)支撐:如果可能，用簡短的理由或?qū)嵗嗡岢龅膽?yīng)對思路。四、答案:（示例答案可能選擇“城市基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)”）系統(tǒng)韌性理論的核心思想是系統(tǒng)在面對外部沖擊和干擾時，吸收擾動、維持基本功能、恢復(fù)原有狀態(tài)或適應(yīng)新狀態(tài)的能力。提升城市基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)韌性的關(guān)鍵因素包括：冗余設(shè)計（關(guān)鍵設(shè)施備份）、網(wǎng)絡(luò)連通性與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、基礎(chǔ)設(shè)施間的功能耦合與互補、信息共享與協(xié)調(diào)機制、社區(qū)參與和應(yīng)急管理能力、以及適應(yīng)氣候變化等長期風(fēng)險的能力。面臨的困境可能在于：提升韌性往往伴隨著高昂的成本投入；如何在追求韌性提升與經(jīng)濟效益之間取得平衡；數(shù)據(jù)孤島問題阻礙了系統(tǒng)態(tài)勢感知和協(xié)同響應(yīng)；城市快速擴張與資源有限性之間的矛盾。未來研究方向可包括：開發(fā)更精細(xì)化的韌性評估指標(biāo)體系；研究多尺度、多主體協(xié)同的城市韌性提升策略；利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行韌性預(yù)測與智能決策；探索基于自然的韌性解決方案（NbS）；構(gòu)建考慮不確定性和動態(tài)性的韌性優(yōu)化模型。解析思路:本題考查對系統(tǒng)韌性概念的理解以及在特定領(lǐng)域應(yīng)用分析的能力。解析思路：1.闡述核心思想:清晰界定系統(tǒng)韌性（Resilience）的基本概念和核心內(nèi)涵。2.識別關(guān)鍵因素:分析并列舉出所選領(lǐng)域（如供應(yīng)鏈、生態(tài)系統(tǒng)等）提升系統(tǒng)韌性的關(guān)鍵內(nèi)在要素或外部條件。3.分析困境:思考在提升該領(lǐng)域系統(tǒng)韌性過程中可能遇到的實際困難、挑戰(zhàn)或制約因素。4.探討未來方向:提出該領(lǐng)域系統(tǒng)韌性研究未來可能的發(fā)展方向，體現(xiàn)前瞻性思考，可涉及新理論、新方法、新應(yīng)用等。5.領(lǐng)域結(jié)合:始終圍繞所選領(lǐng)域展開分析，確保答案的針對性和具體性。五、答案:系統(tǒng)動力學(xué)（SD）方法側(cè)重于理解系統(tǒng)內(nèi)部反饋結(jié)構(gòu)、因果關(guān)系以及動態(tài)行為模式，通過構(gòu)建仿真模型來模擬系統(tǒng)隨時間的變化過程，特別擅長處理具有延遲、非線性和反饋的復(fù)雜社會經(jīng)濟系統(tǒng)問題。其優(yōu)勢在于能夠整合定性認(rèn)知和定量分析，可視化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，揭示隱藏的動態(tài)機制，支持政策模擬與評估。人工智能（AI），特別是機器學(xué)習(xí)（ML），擅長從海量數(shù)據(jù)中挖掘模式、進(jìn)行預(yù)測和分類，但在理解因果關(guān)系和模型可解釋性方面存在局限。AI的優(yōu)勢在于強大的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測能力，能處理高維、非線性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜關(guān)聯(lián)。局限性在于：容易產(chǎn)生“黑箱”問題，難以解釋決策依據(jù)；對數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量要求高；泛化能力可能受限；難以模擬系統(tǒng)內(nèi)部的深層結(jié)構(gòu)和反饋機制。兩者結(jié)合的價值在于：利用SD方法構(gòu)建反映系統(tǒng)本質(zhì)結(jié)構(gòu)和動態(tài)邏輯的框架，彌補AI模型可解釋性不足的缺陷；利用AI強大的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測能力，為SD模型提供更豐富、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)輸入，或用于分析SD模型輸出中的復(fù)雜模式，提升預(yù)測精度；將AI嵌入SD模型中，模擬智能體行為或自適應(yīng)機制，研究更復(fù)雜的系統(tǒng)演化。例如，在供應(yīng)鏈風(fēng)險管理中，可結(jié)合SD分析供應(yīng)鏈的脆弱性結(jié)構(gòu)和動態(tài)響應(yīng)，利用AI預(yù)測特定中斷事件的概率和影響，并模擬不同干預(yù)策略的效果。解析思路:本題考查對兩種不同方法（SD和AI）的比較理解和結(jié)合應(yīng)用潛力。解析思路：1.分別闡述:清晰分別闡述系統(tǒng)動力學(xué)和人工智能（機器學(xué)習(xí)）的基本思想、核心優(yōu)勢、主要局限性及其在系統(tǒng)研究中的應(yīng)用場景。2.進(jìn)行比較:對比兩者的優(yōu)勢與局限性，明確它們在分析視角、方法論、能力側(cè)重等方面的差異。3.探討結(jié)合潛力:論述將兩者結(jié)合進(jìn)行分析的潛在價值，說明這種結(jié)合如何能夠克服單一方法的不足，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。4.結(jié)合實例:選擇一個具體的系統(tǒng)問題或研究領(lǐng)域，具體說明如何以及為何將SD和AI結(jié)合起來進(jìn)行分析，使論述更具說服力。5.邏輯清晰:確保比較和結(jié)合論述的邏輯清晰、層次分明。六、答案:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析為研究系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能提供了強大的數(shù)學(xué)工具，通過將系統(tǒng)中的要素視為節(jié)點，相互作用關(guān)系視為邊，可以揭示系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、連接模式、社區(qū)組織、中心節(jié)點等特征，從而理解系統(tǒng)的整體行為和演化規(guī)律。例如，在社會網(wǎng)絡(luò)分析中，可以識別關(guān)鍵意見領(lǐng)袖、社區(qū)結(jié)構(gòu)，預(yù)測信息傳播路徑；在交通網(wǎng)絡(luò)中，可以分析關(guān)鍵路段、瓶頸，優(yōu)化路線規(guī)劃。然而，當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在刻畫現(xiàn)實世界系統(tǒng)方面存在簡化與不足。首先，許多分析基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)假設(shè)，難以捕捉現(xiàn)實系統(tǒng)動態(tài)演化、時變連接的特性；其次，往往側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身，而忽略了節(jié)點屬性、網(wǎng)絡(luò)功能以及結(jié)構(gòu)與功能之間的耦合關(guān)系；再次，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中可能存在簡化（如忽略弱連接、功能重疊），導(dǎo)致模型與實際系統(tǒng)存在偏差；此外，跨網(wǎng)絡(luò)、多尺度網(wǎng)絡(luò)的交互分析仍顯薄弱，難以完全反映復(fù)雜系統(tǒng)的整體復(fù)雜性。未來發(fā)展方向應(yīng)包括：加強動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點屬性隨時間的變化；發(fā)展多網(wǎng)絡(luò)（MultiplexNetwork）分析方法，整合不同類型的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)功能（如效率、魯棒性、適應(yīng)性）的耦合關(guān)系，進(jìn)行功能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)建模；結(jié)合因果推斷方法，從關(guān)聯(lián)分析走向因果理解的深化；探索將網(wǎng)絡(luò)分析與其他系統(tǒng)科學(xué)方法（如系統(tǒng)動力學(xué)、多智能體模擬）相結(jié)合的研究范式，以更全面地刻畫和理解復(fù)雜系統(tǒng)。解析思路:本題考查對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的理解、批判性評價和未來展望能力。解析思路：1