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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Controllability in Directed Complex Networks: Granular Computing Perspective

verfasst von : Yunyun Yang, Gang Xie, Zehua Chen

Erschienen in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Controlling complex networks to a desired state has been a widespread sense in contemporary science. Usually, we seek a maximum matching of complex networks by matching theory and control those unmatched nodes to achieve the purpose of controlling complex networks. However, for complex networks with high dimensions, it is hard to find its maximum matching or there are copious unmatched nodes that need to be controlled. Therefore, controlling complex networks is extremely strenuous. Motivated by the idea of granular computing (GrC), we take a fine graining preprocessing to the whole complex networks and obtain several different granules. Then find the maximum matching in every granule and control those unmatched nodes to procure the goal of controlling the entire network. At last, the related key problems in GrC-based controllability of complex networks processing framework are discussed.

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Metadaten
Titel
Controllability in Directed Complex Networks: Granular Computing Perspective
verfasst von
Yunyun Yang
Gang Xie
Zehua Chen
Copyright-Jahr
2015
Buch
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing

Print ISBN: 978-3-319-25782-2

Electronic ISBN: 978-3-319-25783-9

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-25783-9_15