Automatic Emergence Detection in Complex Systems
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-24، 24ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Complex systems consist of multiple interacting subsystems, whose nonlinear interactions can result in unanticipated (emergent) system events.
Extant systems analysis approaches fail to detect such emergent properties, since they analyze each subsystem separately and arrive at decisions typically through linear aggregations of individual analysis results.
In this paper, we propose a quantitative definition of emergence for complex systems.
We also propose a framework to detect emergent properties given observations of its subsystems.
This framework, based on a probabilistic graphical model called Bayesian Knowledge Bases (BKBs), learns individual subsystem dynamics from data, probabilistically and structurally fuses said dynamics into a single complex system dynamics, and detects emergent properties.
Fusion is the central element of our approach to account for situations when a common variable may have different probabilistic distributions in different subsystems.
We evaluate our detection performance against a baseline approach (Bayesian Network ensemble) on synthetic testbeds from UCI datasets.
To do so, we also introduce a method to simulate and a metric to measure discrepancies that occur with shared/common variables.
Experiments demonstrate that our framework outperforms the baseline.
In addition, we demonstrate that this framework has uniform polynomial time complexity across all three learning, fusion, and reasoning procedures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Santos, Eugene& Zhao, Yan. 2017. Automatic Emergence Detection in Complex Systems. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142724
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Santos, Eugene& Zhao, Yan. Automatic Emergence Detection in Complex Systems. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142724
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Santos, Eugene& Zhao, Yan. Automatic Emergence Detection in Complex Systems. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142724
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142724
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر