本文可以采用以下六个标准：

1. 目标：指的是研究的基本目的。

   • 耦合网络重建专注于揭示网络中变量之间潜在的连接结构，确定它们是如何相互关联的。
   • 因果发现更进一步，不仅识别连接，还确定变量之间的因果关系和方向。
   • 信息传递测量量化变量之间流动的信息量，表明它们影响的强度和方向。

2. 方法：指的是实现研究目标所使用的技术和方法。

   • 信息论方法利用传递熵和互信息等概念来衡量变量之间的统计依赖性和信息流。
   • 格兰杰因果关系检验一个变量的过去值是否能改进对另一个变量未来值的预测，暗示因果关系。
   • 状态空间重构方法涉及在状态空间中创建系统动力学的表示，并分析轨迹之间的几何关系，以推断因果关系。
   • 神经网络可用于各种任务，例如学习数据中的复杂模式、估计互信息或直接预测因果关系。

3. 对网络的假设：这些是对所研究的网络结构和性质的潜在假设。

   • 线性假设变量之间的关系是线性的，即一个变量的变化会导致另一个变量成比例的变化。
   • 非线性允许变量之间更复杂、不成比例的关系。
   • 无环性假设网络中没有反馈回路，即一个变量不能既是原因又是另一个变量的结果。
   • 循环性允许存在反馈回路，其中变量可以相互影响。