论文摘要
近年来社会网络的研究受到越来越多的关注.本文研究基于French-DeGroot模型的社会网络参数和结构辨识问题,通过网络中个体所持的观点来判断个体间是否存在影响关系、进一步估计个体之间影响的大小.具体而言:假设网络存在固执个体（stubborn agents）和非固执个体（non-stubborn agents）两类,当固执个体的观点为零均值独立同分布随机变量序列时,利用最小二乘算法估计网络未知参数,证明了估计的强一致性并给出收敛速度;进一步,构造结构辨识算法判断个体间是否存在影响关系,证明了结构辨识算法的有限时间收敛性.最后给出仿真例子验证算法的有效性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董艳萍,任晓涛,赵文虓
关键词: 社会网络,最小二乘算法,参数估计,结构辨识
来源: 控制理论与应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 中国科学院数学与系统科学研究院系统控制重点实验室,中国科学院大学数学科学学院
基金: 国家重点研发计划资助项目“不确定性系统智能控制的基础数学理论与方法”(2018YFA0703800),国家自然科学基金项目(61822312,61573345)资助~~
分类号: O157.5;O212.1
页码: 1905-1911
总页数: 7
文件大小: 1456K
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