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Bianco-Martinez，E。；北卡罗来纳州鲁比多。；安东尼诺普洛斯，Ch.G。；巴普蒂斯塔，M.S。

使用互信息率从时间序列数据成功进行网络推断。 （英语） Zbl 1361.37066号

混乱 26，第4期，043102，9页（2016）.
摘要：这项工作使用基于信息的方法从观测的时间序列数据推断复杂系统的连通性。我们首先解析地导出了互信息率（MIR）的表达式，即单位时间内交换的信息量，该表达式可用于估计两个有限长的低分辨率噪声时间序列之间的MIR，然后将其适当归一化后应用于相互作用动力系统小网络的连通性结构的识别。特别是，我们表明，我们的方法成功地推断了异质网络、不同时间序列长度或耦合强度的连通性，甚至在存在加性噪声的情况下。最后，我们证明了我们基于MIR的方法成功地推断了由具有不同时间尺度动态的节点组成的网络的连通性，而基于互信息的推理失败了。{
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37M10个 动力系统的时间序列分析
05C90年 图论的应用
05C40号 连接性
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62B10型 信息理论主题的统计方面

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\textit{E.Bianco-Martinez}等人，Chaos 26，No.4，043102，9 p.（2016；Zbl 1361.37066）
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