Abstract: K. Iwayama, Y. Hirata, H. Suzuki, K. Aihara (2013)

Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 4(2), 160–171p. (2013) DOI:10.1587/nolta.4.160

Change-point detection with recurrence networks

Change-point detection based on an observed time series has emerged as an important method for detecting changes in dynamics of real-world systems. Recently, recurrence networks have been shown to be useful, which are network representations of recurrences, to analyze underlying dynamics. In this paper, we propose a new method for detecting dynamical changes using recurrence networks. The proposed method extracts a group of time indices that share the same dynamics as a community of the recurrence network. In addition, some numerical simulations are presented to verify the validity of this method.

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