基于格兰杰因果关系的含噪声复杂动态网络的结构探测

复杂动态网络是近年来的研究热点问题之一。目前人们主要研究复杂网络在拓扑结构已知条件下的动力学、控制及功能等，而实际中网络的拓扑结构往往是未知或不确定的，网络的拓扑结构识别近几年引起了人们的重视。现在的识别方法大多基于网络节点的全部演化信息并且假设节点动力学方程及耦合函数均已知。但是网络一般具有海量节点且只有部分状态变量可测，且节点方程及耦合方式均未知，噪声亦无处不在！根据这些需要，我们提出结合分段与格兰杰因果检验，从含噪声的节点部分状态变量信息探测网络结构及时滞信息；进一步结合相关系数推断网络的加权耦合矩阵；同时，根据优化思想重构节点动力学。本项目的研究是目前复杂网络结构识别研究的新的探索和深入发展，一方面为分析复杂网络拓扑结构、理解结构和动力学及功能之间的关系、了解真实复杂网络信息过程、最终实现对网络行为的预测和控制提供坚实的理论基础和先决条件，同时也为复杂网络的研究注入新的活力！

复杂动态网络是近年来的国际研究热点问题之一。以往人们主要研究复杂网络在拓扑结构已知条件下的动力学、控制及功能等，而实际中网络的拓扑结构往往是未知或不确定的，网络的拓扑结构识别近几年引起了人们的重视。本项目利用非线性动力学理论、复杂网络理论、随机微分方程理论、最优化方法和计算机仿真的手段，在复杂动态网络的结构识别、分岔分析及同步能力分析、多个体系统的一致性等方面取得重要的创新性成果。 在IEEE Transactions on Circuits and Systems I， II， IEEE Transactions on Control of Network Systems, Physics Review E, Chaos, International Journal of Bifurcation and Chaos, System Control Letters 等国际知名期刊上发表SCI 期刊论文17 篇，ISTP 或者EI 检索的会议论文4 篇。培养硕士研究生10 名,协助培养博士研究生5名。获得2013年湖北省自然科学一等奖, 2013 IEEE电路与系统协会最佳应用论文奖及2012年Asian Journal of Control杂志杰出审稿人称号。 ..本项目成果为复杂网络结构识别、同步能力等的研究和理解提供了新的视角，并为实际应用提供了理论支撑。