在网络化动力系统（NDS）中，每个节点是一个与相邻节点的动力学耦合的系统。我们提出了噪声相关性结构的可行性条件，其中存在一致的网络推断估计器以恢复观察节点之间的基本依赖关系。此外，我们描述了一种结构识别算法，该算法在网络连通性、可观测性和噪声相关性的不同情况下表现出竞争性能。

Dec, 2023

研究了图结构识别问题，通过观测到的时间序列，从线性随机网络动态系统的状态设置中获取组件，计算了特征向量，并使用这些特征来训练卷积神经网络进行因果推断，在各种网络上推广良好，可解决大规模系统中不能处理所有节点的问题。

Aug, 2022

本研究旨在解决具有异方差噪声的因果结构学习问题。通过利用因果机制的正态性，我们可以恢复一个有效的因果排序，并使用一系列条件独立性检验唯一地识别因果有向无环图。结果是 HOST（异方差因果结构学习），一种简单而有效的因果结构学习算法，可以在样本大小和维度上呈多项式规模扩展。通过广泛的实证评估，我们展示了 HOST 方法在因果顺序学习和结构学习问题上与最先进的方法相比具有竞争力。

Jul, 2023

研究学习因果有向无环图从观察到的联合分布，探索一种基于结构方程模型的可识别因果图的替代方法，并提供针对有限样本的实用算法和实证研究。

Sep, 2013

本文研究了从观测数据中学习因果结构的问题，提出了一种基于结构方程模型的因果结构学习方法，并通过实验验证了其良好性能。

Oct, 2019

通过开发一种新的基于约束的方法，该方法用于估计多个用户指定目标节点周围的局部结构，从而在邻域之间实现结构学习协调，进而促进无需学习整个有向无环图结构的因果发现。实验结果表明，我们的算法在学习邻域结构时具有更高的准确性，且计算成本较低于传统方法。

May, 2024

本研究针对高维网络模型的估计问题，采用 Granger 因果模型框架，利用稀疏边缘和内在节点分组结构的假设，引入削减版本的 Group Lasso 估计器，发现了网络节点之间的 Granger 因果交互作用，并对其稳健性进行了渐近结果的开发。通过广泛的模拟研究和现有技术的比较，评估了该方法的性能。

Oct, 2012

通过稀疏观测数据，我们引入了一种新的随机过程，称为神经常微分方程过程，用于学习连续网络动态，在各种领域中的网络动态具有优秀的数据适应性和计算效率，并可以适应新的网络动态，仅需要约 6% 的观测数据比例，并且显著提高了对新动态的学习速度。

Oct, 2023

我们提出了一种名为因果感知神经网络（CINN）的通用方法，用于将观测变量之间的层次化因果结构编码到神经网络中，从而提高其预测性能。通过将因果性结构化知识映射到神经网络的逐层设计中，CINN 通过连续优化问题将因果关系发现转化为定向无环图（DAG）学习来系统地从观测数据中发现因果关系，并通过专用架构和定制的损失函数将发现的层次化因果结构编码到神经网络中，实现了中间节点和叶节点的联合学习，显著提高了预测性能。

Nov, 2023

基于连续优化框架通过引入松弛且可实现的充分条件，证明了一类可辨识的结构方程模型 (SEM)，在此基础上提出了一种新颖的有法考虑噪声方差变异的 DAG 学习方法，并设计了一个有效的两阶段迭代算法来解决优化困难，实现对具有异方差变量噪声和不同方差的数据的因果 DAG 学习。在合成数据和实际数据上，实验结果显示该方法明显优于现有方法。

Dec, 2023