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节点动力学含随机噪声的复杂动力网络拓扑结构识别

Topology Identification of Complex Dynamical Networks with Stochastic Perturbations

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【作者】 吴晓群赵雪漪吕金虎

【Author】 WU Xiaoqun~(1,2),ZHAO Xueyi~2,LU Jinhu~(3,4) 1.State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,P.R.China 2.School of Mathematics and Statistics,Wuhan University,Wuhan 430072,P.R.China 3.Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,P.R.China 4.School of Electrical and Computer Engineering,RMIT University,Melbourne,VIC 3001,Australia

【机构】 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学数学与统计学院中国科学院数学与系统科学研究院School of Electrical and Computer Engineering,RMIT University

【摘要】 复杂网络在现实生活中的广泛存在激起了各领域学者对复杂网络的研究热潮。目前人们主要研究在网络拓扑结构预知条件下的网络特性以及同步与控制行为。然而,在自然、社会和工程实际中,网络的拓扑结构往往是未知和部分未知或者不确定的,而且,现实中噪声往往存在,所以针对含噪声的不确定复杂动力网络的结构识别具有非常重要的实际意义。本文中,我们将针对节点动力学含有随机噪声的复杂动力网络,基于随机微分方程的LaSalle不变原理,设计自适应控制器,反演网络结构。数值仿真验证了所提出方法的有效性。

【Abstract】 Complex networks widely exist in our world,thus attracts extensive attentions from the multidisciplinary nonlinear science community.Many existing papers investigated the geometric features,control and synchronization of complex dynamical networks provided with presumably known structures.While in many practical situations,the exact topology of a network is usually unknown or uncertain.Therefore,topology identification is of great importance in the research of complex networks. Moreover,noise is ubiquitous in nature and in man-made systems.Based on the LaSalle Invariance Principle of stochastic differential equation,an adaptive estimation technique is proposed to identify the exact topology of a weighted general complex dynamical network with stochastic perturbations.The validity of the proposed approach is illustrated with a coupled Duffing network.

【基金】 软件工程国家重点实验室开放基金(项目批准号:SKLSE2010-08-04);国家自然科学基金(项目批准号:60804039);教育部博士点新教师基金(项目批准号:200804861072)资助
  • 【会议录名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会A卷
  • 【会议名称】第三十届中国控制会议
  • 【会议时间】2011-07-22
  • 【会议地点】中国山东烟台
  • 【分类号】O211.63
  • 【主办单位】中国自动化学会控制理论专业委员会
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