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使用格兰杰因果图模型的动态系统数据驱动性能监控( Data-Driven Performance Monitoring of Dynamical Systems Using Granger Causal Graphical Models )
H Saha C Liu Z Jiang S Sarkar
由于无处不在的传感和先进的计算能力等原因，数据驱动的复杂动力系统分析和监测得到了广泛的应用。一个关键的理论基础是，这类系统本身具有高维度和复杂的子系统相互作用，因此大多数基于第一性原理的方法变得不充分。我们探索了一种新提出的概率图形建模技术，称为时空模式网络(STPN)，以捕捉动力系统中观测之间的格兰杰因果关系。我们还表明，该技术可以用于现实生活中的动力系统的异常检测和根源分析。在此背景下，我们引入了Granger-STPN（G-STPN）的概念，并引入了一种新的非参数技术来检测动力系统观测之间的因果关系。我们在一个机械臂平台上通过实验验证了我们的框架在检测异常和分析根本原因方面的有效性，并与以前的框架中使用的其他因果关系度量相比，获得了更好的结果。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown mono -521 Lenvatinib (LEN)治疗间变性甲状腺癌(ATC)的开放标签、单臂、多中心2期临床试验下载
scidown PubMed Central，图4:Pan Afr Med J. 2014;18: 75。杂志，2014年23日。法国人。DOI: 10.11604 / pamj.2014.18.75.4281下载
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