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研究所简介
从最简单做起去探究复杂系统的真谛复杂系统研究所是山西大学一级所，现有教授4人，副教授7人，讲师3人，山西省百人计划5人，其中政府特贴专家1人，教育部新世纪优秀人才1名，军队优秀专业技术人才一类岗位津贴1人，山西省拔尖创新人才1人，山西省高校优秀青年学术带头人2名，山西省高等学校131领军人才2人。在读研究生40余人，其中博士研究生13人。研究所主要从事生物数学、复杂网络、机器学习与数据挖掘等方向的基础理论和关键共性技术研究，以及面向疾病防控和健康医疗领域的大数据分析和软件开发等工作。
目前正在承担国家基金重点项目1项，国家科技部重点研发项目1项，国家基金面上或者青年基金项目12项，省部级项目8项，在复杂系统研究方面做出了卓有成效的工作，在《Plos One》、《Scientific Reports》、《J. R. Soc. Interface》、《Phys. Rev.E》、《J.Theor. Biol.》等国内外学术期刊发表学术论文300余篇，被SCI收录240余篇, 总引用5000余次，发表在《PLoS One》的论文"Analysis of Rabies in China: Transmission Dynamics and Control"被顶尖的国际医学杂志《The Lancet Infectious Diseases（柳叶刀传染病）》评论，论文"Pattern formation in a spatial S-I model with non-linear incidence rates"入选2008年中国百篇最具影响国际学术论文，论文“ Influence of isolation degree of spatial patterns on persistence of populations”入选2016年中国百篇最具影响国际学术论文。主持完成了国家自然科学基金4项，主持完成省部级科研项目20余项，有1项科研成果被省级鉴定为国际先进。2010年和2017年获得山西省科技奖（自然科学类）一等奖2项，2014年获得教育部优秀成果奖二等奖1项，其它省部级科技二等奖2项。出版学术专著7部。 近三年在复杂网络传染病及现实传染病，如中国的狂犬病、H1N1及H7N9流感传播、性病等方面做了大量的基础研究工作。
主要研究方向：
1、生物数学：主要研究生物系统与传染病的时空演化、内在机制以及涉及的动力学理论，为生物系统功能的表征、生态保护及传染病防控提供新的理论与方法。
2、复杂网络：主要研究生物网络、社交网络、信息网络等各种复杂网络的演化机制、拓扑结构和节点动力学，以及在传染病、舆情等传播规律研究中应用和信息推荐。
3、智慧医疗：针对独居老人及慢病患者，围绕健康信息连续采集、动态监测、健康状态辨识、个人健康管理等难点问题，重点开展生物医学信息的获取、分析与处理等技术的基础研究，建立基于人体传感器网络、医疗设备物联网的智慧健康医疗云服务平台。
4、大数据分析：主要针对生物系统、传染病、复杂网络、健康医疗等领域的相关数据进行分析和挖掘，并进行基于数据的模型选择、推断及参数估计。
5、软件开发：主要针对传染病、健康医疗、复杂网络、信息推荐、行业大数据应用（如：工业、旅游、安全等）等系统，在科学计算的基础上开发应用软件，开发集模型、数据和算法于一体的大数据云管理平台系统。
学科平台：数学学科、计算机科学与技术。研究所生物数学团队主要依托学科是应用数学，复杂网络、大数据分析挖掘和软件开发团队主要依托学科是计算机科学与技术。
科研平台：疾病防控的数学技术与大数据分析山西省重点实验室；山西省科技创新团队；山西省动物群发病科学数据服务共享平台 http://218.29.188.105:88/；山西省教育厅复杂网络重点实验室；山西省教育厅科技创新团队。
<详细>
科研成果
一、在生物数学、复杂网络的传播动力学，以及具体疾病的防控与软件开发等方面做出了系列开创性工作：
1. 在复杂网络传播模型研究方面：提出了基于人口数量的出生与死亡影响网络结构的疾病传播动力学系统，给出了全局动力学性态分析；建立了基于社团的出生死亡网络传播模型，并研究了其全局性态；建立与分析了有向与无向耦合网络上疾病传播模型及全局性态；研究染病期服从不同参数分布的网络动力学模型、具有社团结构的网络传播模型分析、Internet网络蠕虫博弈与演化动态模型。基于复杂网络研究了具有非线性传播率的传染病动力学模型；利用演化博弈理论研究了自愿接种机制下个体的行为反应对传播动力学的影响；研究了基于信息的断边--恢复机制对网络结构和传播动力学的影响；研究了基于动态演化网络的免疫策略等。
2. 在规则网络的细胞自动机模型传播研究方面：提出了用空间离散的细胞自动机传染病模型来弥补仓室模型建模思想上的不足，并用概论统计的方法将细胞自动机传染病模型转化为离散的确定性动力系统，克服了细胞自动机本身的缺陷，即不能进行定性分析。在研究方法上弥补了传统确定性微分方程模型和CA规则模型二者的不足，具有通用性。进一步发现空间异质能降低疾病传播速度，空间维数的增加使疾病更加稳定的传播，发现发生率很大时疾病也会灭亡，这意味着1927年Kermack和McKendrick提出的经典“阈值理论--传染率大于某个临界值时疾病将流行”在空间下存在缺陷，并从理论上解释了1918年“西班牙大流感”灭绝的原因，研究了带噪声的细胞自动机模型，发现噪声会诱导传染病的相变和共振现象。这些研究结果为控制疾病传播和爆发提供重要理论参