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刚发表在Scientific Reports的文章介绍

已有 8150 次阅读 2016-6-6 11:14 |系统分类:论文交流| 文章, style

Mei_et_al-2016-srep26649.pdf                      刚发表在ScientificReports文章介绍

众所周知,网络结构决定其功能。目前大量研究的是网络结构如何决定和影响网络功能, 反过来的问题这些年也有大量研究, 但还远远不够我们在基于自适应同步的网络结构识别方面已经取得一定进展[1-11], 但更实际的问题是基于实际数据的网络结构反演, 最近几年开始已有一些研究工作,比如基于格兰杰因果检验的方法[12-13],由噪声诱导的用动力学相关性判断网络结构[14],及基于优化和压缩感知的结构识别等[15-16]。这些方法都取得了很好的效果,并且在进一步地发展和应用。上述结果均是针对结构不变的网络。 

然而网络并非静止而是时刻变化的。这一变化包括网络结构的变化,网络所承载的流的变化以及网络要素属性和功能的变化。事实上,对大多数我们感兴趣的复杂系统,比如疾病传播网络和社会关系网络,网络结构的动态演化特性都至关重要。这些动态网络中,节点间的相互作用随着时间的变迁而动态变化,或仅在某一小段或几段时间内保持不变,并不像在静态网络中那样始终处于稳定不变的状态。这种动态特征传统的静态网络无法直接表示。 

ScientificReports的这篇文章Identifying structures ofcontinuously-varying weighted networks针对的是结构连续时变的稀疏复杂网络, 从纯数据出发,提出基于优化的方法成功实现网络结构的动态识别[17]。同时, 由于引入了正则化, 我们的方法有较好的抗噪性。另外,由于该算法只需要少量观测数据,从而降低了实际应用中数据测量的难度。在50000个节点的 small-world network 成功地识别连续时变的边的权重。该方法的提出,使得我们在网络结构识别方面又向更广泛的实际应用迈进了一步。

 

[1].      Jin Zhou ,and Jun-an LuTopologyidentification of weighted complex dynamical network, PhysicaA386(2007): 481-491.

[2].      XiaoqunWuSynchronization-basedtopologyidentification of weighted general complex dynamical networks withtime-varyingcoupling delay , Physica A  387(2008):997-1008.

[3].       HuiLiu, Jun-an Lu, JinhuLü, andDavid John HillStructure identification of uncertain generalcomplex dynamicalnetworks with time delayAutomatica45(2009):1799-1807

[4].       Liang Chen, Jun-an Lu, and Chi K. Tse,Synchronization: An Obstacle toIdentification of Network Topology,IEEE Transactions onCircuitsandSystems-II 56(2009):310-314.

[5].    Jin Zhou, Wenwu Yu, Xiumin Li, Michael Small, and Jun-anLuIdentifying the Topology of aCoupledFitzHugh–NagumoNeurobiological Network via a Pinning MechanismIEEE Transactions on Neural Networks 20(2009):1679-1684.

[6].      JunchanZhao, Qin Li,Jun-An Lu andZhong-Ping Jiang,Topology Identification of complex dynamicalnetworks, Chaos 20(2010):023119.

[7].    Longkun Tang , Jun-an Lu, Xiaoqun Wu , JinhuLü, Impact of nodedynamics parameters on topology identification of complex dynamical networks, NonlinearDynamics 73(2013): 1081-1097.

[8].    Shuna Zhang, Xiaoqun Wu,  Jun-an Lu, Hui Feng,JinhuLü,Recovering structures of complex dynamical networks based ongeneralized outersynchronization, IEEE Transactions on Circuits and Systems-I 61 (2014):3216-3224.

[9].   Xiaoqun Wu, Xueyi Zhao, JinhuLü, Longkun Tang, Jun-an Lu,Identifying topologies of complex dynamical networks with stochasticperturbations,   IEEE Transactionson Control of Network Systems,   doi:10.1109/TCNS.2015.2482178, 2015.

[10].Yingfei Wang,Xiaoqun Wu, Hui Feng, Jun-an Lu, JinhuLü, Inferring topologies and detectinghidden sources of complex dynamical networks with perturbations, Science China E, doi:10.1007/s11431-016-6050-1, 2016.

[11].Yingfei Wang,Xiaoqun Wu, Hui Feng, Jun-an Lu, Yuhua Xu, Inferring topologies viadriving-based generalized synchronization of two-layer networks,   Journal of Statistical Mechanics 2016 (2016):053208.

[12]. XiaoqunWu, Changsong Zhou, GuanrongChen,and Jun-an Lu, Detecting thetopologies ofcomplex networks with stochastic perturbations, Chaos 21(2011), 043129.

[13]. Xiaoqun Wu, Weihan Wang, andWei Xing Zheng, Inferringtopologies of complex networks with hidden variables,Phys. Rev. E 86 (2012): 046106.

[14].JuanChen, Jun-an Lu, Jin Zhou, Topologyidentification of complexnetworks from noisy time series using ROC curveanalysis, Nonlinear Dynamics 75(2014): 761–768.

[15].Tao He,Xiliang Lu, Xiaoqun Wu, Jun-an Lu,Wei Xing Zheng,Optimization-based structure identification of dynamical networks, PhysicaA 392(2013):1038-1049.

[16].Guanjun Li, Xiaoqun Wu, Juan Liu, Jun-an Lu, ChiGuo, Recoveringnetwork topologies via Taylor expansion and compressive sensing,  Chaos 25 (2015): 043102.

[17].Guofeng Mei, Xiaoqun Wu, Guanrong Chen, Jun-an Lu, Identifying  structures of continuously-varying weightednetworks,  ScientificReports 6 (2016): 26649.www.nature.com/articles/srep26649




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