计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2014年
12期
2548-2563
,共16页
郑皎凌%唐常杰%乔少杰%杨宁%李川%陈瑜%王悦
鄭皎凌%唐常傑%喬少傑%楊寧%李川%陳瑜%王悅
정교릉%당상걸%교소걸%양저%리천%진유%왕열
亚复杂动力系统%因果关系分析%扰动%波动%函数拟合%数据挖掘
亞複雜動力繫統%因果關繫分析%擾動%波動%函數擬閤%數據挖掘
아복잡동력계통%인과관계분석%우동%파동%함수의합%수거알굴
sub-complex dynamic system%causality analysis%perturbation%fluctuate%function regression%data mining
传统因果分析方法主要是基于具有分布预设的概率模型,但动力系统通常是存在反馈的非线性系统,不适合采用概率方法进行分析.针对这一问题,该文提出了基于扰动的亚复杂动力系统因果分析方法,主要工作包括:(1)采用基因表达式编程的函数拟合方法对动力系统时间序列进行差分方程拟合,减免了关于数据分布模型的预设;(2)基于得到的拟合函数,通过对自变量的扰动来计算因变量的相应波动,提出了根据扰动和波动的数值关系来判断自变量和因变量之间因果关系的判断准则,并基于该准则提出了因果关系挖掘算法和挖掘结果可信度验证方法;(3)在合成数据和真实数据上进行了翔实实验,结果表明该文所提出的算法能挖掘出合理因果关系,在不同数据规模情况下能得到一致挖掘结果.与两种基于概率统计的因果分析方法进行了对比实验,结果表明当系统要素多于两个时,该文的算法仍然能够得到多个要素间正确的因果关系,而两种基于概率统计的方法则无法挖掘出正确的因果关系.
傳統因果分析方法主要是基于具有分佈預設的概率模型,但動力繫統通常是存在反饋的非線性繫統,不適閤採用概率方法進行分析.針對這一問題,該文提齣瞭基于擾動的亞複雜動力繫統因果分析方法,主要工作包括:(1)採用基因錶達式編程的函數擬閤方法對動力繫統時間序列進行差分方程擬閤,減免瞭關于數據分佈模型的預設;(2)基于得到的擬閤函數,通過對自變量的擾動來計算因變量的相應波動,提齣瞭根據擾動和波動的數值關繫來判斷自變量和因變量之間因果關繫的判斷準則,併基于該準則提齣瞭因果關繫挖掘算法和挖掘結果可信度驗證方法;(3)在閤成數據和真實數據上進行瞭翔實實驗,結果錶明該文所提齣的算法能挖掘齣閤理因果關繫,在不同數據規模情況下能得到一緻挖掘結果.與兩種基于概率統計的因果分析方法進行瞭對比實驗,結果錶明噹繫統要素多于兩箇時,該文的算法仍然能夠得到多箇要素間正確的因果關繫,而兩種基于概率統計的方法則無法挖掘齣正確的因果關繫.
전통인과분석방법주요시기우구유분포예설적개솔모형,단동력계통통상시존재반궤적비선성계통,불괄합채용개솔방법진행분석.침대저일문제,해문제출료기우우동적아복잡동력계통인과분석방법,주요공작포괄:(1)채용기인표체식편정적함수의합방법대동력계통시간서렬진행차분방정의합,감면료관우수거분포모형적예설;(2)기우득도적의합함수,통과대자변량적우동래계산인변량적상응파동,제출료근거우동화파동적수치관계래판단자변량화인변량지간인과관계적판단준칙,병기우해준칙제출료인과관계알굴산법화알굴결과가신도험증방법;(3)재합성수거화진실수거상진행료상실실험,결과표명해문소제출적산법능알굴출합리인과관계,재불동수거규모정황하능득도일치알굴결과.여량충기우개솔통계적인과분석방법진행료대비실험,결과표명당계통요소다우량개시,해문적산법잉연능구득도다개요소간정학적인과관계,이량충기우개솔통계적방법칙무법알굴출정학적인과관계.
