华中科技大学的研究人员与内梅亨大学的Donders脑、认知和行为研究所合作，开发了一种快速识别网络拓扑的新方法。

　　他们的新方法在《半机械人与仿生系统》中有详细介绍，它大大加快了理解复杂动态网络的过程，这在从电网到交通系统的众多应用中都是至关重要的。本文的题目是“延迟复杂动态网络的有限时间拓扑辨识及其应用”。

　　这种名为“延迟复杂动态网络的有限时间拓扑识别”(FT-TIDCN)的创新方法，利用有限时间稳定性理论，在表现出时间延迟和非线性相互作用的网络中实现快速准确的拓扑识别。

　　这一进展解决了网络科学中的一个共同挑战:传统识别方法的收敛时间较慢，这可能会阻碍对网络变化和异常的及时响应。

　　FT-TIDCN方法在有限时间内实现拓扑识别，绕过了网络分析中常用的较慢的渐近方法。该模型有效地处理了动态网络中非线性耦合和时滞带来的复杂性，提供了比以往模型更准确的结果。

　　该方法的一个显著应用是电网管理，它可以快速检测线路中断，提高电力故障时的可靠性和响应时间。

　　研究人员通过两个数值实验证明了FT-TIDCN方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法具有快速、准确识别网络结构的优越性。特别是在电网中，该方法几乎可以即时检测线路中断，这对于保持系统稳定性和防止级联故障具有关键优势。

　　该项目的主要研究人员之一刘志伟博士说:“在电网和通信系统等复杂网络中，快速响应变化和故障的能力比以往任何时候都更加重要。”

　　“我们的方法不仅加快了这一过程，而且提高了拓扑识别的准确性，这对这些网络的有效管理和运行至关重要。”

　　展望未来，研究小组计划将FT-TIDCN方法的应用扩展到其他类型的动态网络，并探索其与实时监测系统的集成。这可能会导致各个领域的重大改进，包括流量管理、互联网基础设施等，在这些领域，网络动态发挥着至关重要的作用。

　　更多信息:陈宇等，延迟复杂动态网络的有限时间拓扑识别及其应用，Cyborg and Bionic Systems(2024)。DOI: 10.34133 / cbsystems.0092引文:科学家开发复杂网络的快速拓扑识别(2024,6月3日)检索自2024年6月5日https://techxplore.com/news/2024-06-scientists-rapid-topology-identification-complex.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。