然而,如何准确识别复杂系统的临界转变仍面临诸多挑战:从动力学视角看,如何刻画EWS的动态特征[1]?从复杂网络视角看,网络拓扑如何影响系统的临界行为[2]?当系统模型未知时,是否可以通过机器学习方法捕捉EWS[3-6]?这些理论框架在真实数据中的应用效果又如何[7,8]?为回答这些问题,从以下四个方面展开研究:1)动力学视角下的EWS;2)复杂网络视角的EWS;3)模型未知时的机器学习驱动方法;4)真实数据验证与未来展望。希望通过这些研究,为生态保护、社会风险防控和金融稳定性提供新的理论支持和实践指导。