A New Method for Topology Identification of Complex Dynamical Networks

鉴定(生物学) 同步(交流) 计算机科学 复杂网络 网络拓扑 拓扑(电路) 构造(python库) 独立性(概率论) 相互依存的网络 网络分析 分布式计算 计算机网络 数学 工程类 组合数学 统计 电气工程 频道(广播) 万维网 生物 植物
作者
Shuaibing Zhu,Jin Zhou,Guanrong Chen,Jun-an Lu
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:51 (4): 2224-2231 被引量:42
标识
DOI:10.1109/tcyb.2019.2894838
摘要

Topology identification of complex dynamical networks received extensive attention in the past decade. Most existing studies rely heavily on the linear independence condition (LIC). We find that a critical step in using this condition is not rigorous. Besides, it is difficult to verify this condition. Without regulating the original network, possible identification failure caused by network synchronization cannot be avoided. In this paper, we propose a new method to overcome these shortcomings. We add a regulation mechanism to the original network and construct an auxiliary network consisting of isolated nodes. Along with the outer synchronization between the regulated network and the auxiliary network, we show that the original network can be identified. Our method can avoid identification failure caused by network synchronization. Moreover, we show that there is no need to check the LIC. We finally provide some examples to demonstrate that our method is reliable and has good performances.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Tangbing发布了新的文献求助10
1秒前
lxy完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
星辰大海应助棉花糖采纳,获得10
2秒前
科研通AI5应助陈喵喵采纳,获得10
2秒前
高贵魂幽完成签到,获得积分10
3秒前
JamesPei应助muBai嘎嘎牛采纳,获得10
3秒前
lj-TJUT完成签到 ,获得积分10
3秒前
小初发布了新的文献求助10
3秒前
Liu发布了新的文献求助30
3秒前
4秒前
5秒前
桐桐应助科研牛人采纳,获得10
5秒前
6秒前
David发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
生动的平萱完成签到,获得积分20
9秒前
小白发布了新的文献求助10
9秒前
欣欣紫发布了新的文献求助10
9秒前
yanyanjun发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
man发布了新的文献求助10
10秒前
汉堡包应助笑笑笑先生采纳,获得10
10秒前
Liu完成签到,获得积分10
10秒前
茶博士完成签到,获得积分10
10秒前
JamesPei应助David采纳,获得10
10秒前
11秒前
zho发布了新的文献求助30
12秒前
12秒前
猪猪女孩发布了新的文献求助10
13秒前
顾翩翩完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
翻羽发布了新的文献求助10
14秒前
兰天完成签到,获得积分10
14秒前
SciGPT应助莫菲特采纳,获得10
15秒前
柴柴完成签到,获得积分10
16秒前
cza完成签到,获得积分10
16秒前
sparks发布了新的文献求助10
16秒前
陈喵喵发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3735290
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3279275
关于积分的说明 10013771
捐赠科研通 2995856
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643736
邀请新用户注册赠送积分活动 781425
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749387