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Matlab代码对MultiLayer-Network的影响-网络科学

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简介：
本研究探讨了Matlab编程环境下多层网络模型的实现及其性能分析，旨在揭示算法实现细节对复杂网络结构和动力学行为的具体影响。 MATLAB代码影响Functional-Multiplex-PageRank 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： 1. MultiRank_Nodes_Layers.m 是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值 gamma、s 和 a 生成节点和层的排名。 2. MultiRank.m 针对给定的 s 和 a 值，在区间（0,3）中计算不同伽玛值的Multirank。 3. MultiRank_plots.m 是用于生成顶级节点和层图的代码。 数据集文件： - EUAirTransportation_layers.txt - EUAirTransportation_nodes.txt - EUAirTransportation_multiplex.edges read_airports.m 用于读取上述数据集，并以MATLAB代码可读格式呈现。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量 z=[z^(1,0), z^(0,1)]。

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  • Matlab代码对MultiLayer-Network的影响-网络科学
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    本研究探讨了Matlab编程环境下多层网络模型的实现及其性能分析，旨在揭示算法实现细节对复杂网络结构和动力学行为的具体影响。 MATLAB代码影响Functional-Multiplex-PageRank 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： 1. MultiRank_Nodes_Layers.m 是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值 gamma、s 和 a 生成节点和层的排名。 2. MultiRank.m 针对给定的 s 和 a 值，在区间（0,3）中计算不同伽玛值的Multirank。 3. MultiRank_plots.m 是用于生成顶级节点和层图的代码。 数据集文件： - EUAirTransportation_layers.txt - EUAirTransportation_nodes.txt - EUAirTransportation_multiplex.edges read_airports.m 用于读取上述数据集，并以MATLAB代码可读格式呈现。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量 z=[z^(1,0), z^(0,1)]。
     
  • MATLAB代码影响-随机SIR网络：StochasticSIRnetwork
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    本项目通过MATLAB模拟随机SIR模型在网络中的传播过程，研究感染性疾病在不同网络结构下的扩散特性及控制策略。 在本存储库中提供的MATLAB代码描述了无标度随机网络上的随机SIR动力学模型。有关该模型的详细信息，请参阅由MatiaSensi撰写的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”。每个反馈都非常欢迎，如果您发现错误或有问题，请与我们联系。 在此存储库中，您可以通过配置模型来生成无标度网络，并选择幂律的指数。此外，您可以决定传播的速度、初始感染节点的数量及其位置（即中心、平均程度、外围、随机）。 要运行该程序，请键入： ``` ./configuration.py [FLAG] [P] ``` 为了设置参数，请使用以下命令： - N：指定网络中的节点数 - alpha：幂律指数 - number_of_infected：初始感染的节点数量 - end_time：最大时间单位
     
  • Matlab代码对RetinalVesselDection的影响-视网膜血管病变
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    本研究探讨了MATLAB编程在视网膜血管检测中的应用，特别关注其对于识别和分析视网膜血管病变的影响。通过优化算法提高诊断准确性。 在糖尿病的诊断过程中，视网膜血管病变检查扮演着至关重要的角色，在西方国家中，糖尿病是导致失明的主要原因之一。该检查采用光学技术获取眼球数字图像而不对眼睛造成伤害或侵犯人体。然而，从这些图像中分离出视网膜血管的任务对于训练有素的专业人员来说也是一项耗时且具有挑战性的任务。因此引入机器学习方法以实现自动化处理过程，并提高这一诊断步骤的效率。 本报告结合了图像处理和机器学习技术来研究如何有效进行视网膜血管分割问题。首先，我们利用预处理手段减少原始眼球图像中的噪声干扰；接着构建分类器模型，该分类器基于专家绘制的手动标记视网膜血管作为训练数据集，以提高自动识别的准确性。 为了实现这一目标，采用了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM）两种机器学习算法。同时我们还通过改进后的K-NN方法来进一步提升效果。在使用K-NN时，我们尝试了不同的距离度量方式来探索不同眼球图像特征的重要性；而对于SVM，则是在理论基础上进行了理解，并借助Python的PyML库实现了具体应用。 最后，为了评估这些算法的效果，我们将自动分类结果与专家的手绘标记图进行比较以计算误差率。结果显示两种方法的错误率均约为6%左右。其中K-NN模型是基于课堂学习的知识用Matlab编写完成的；而SVM则是在理解了理论框架之后通过Python库实现的。 综上所述，本研究展示了如何利用机器学习技术提高视网膜血管病变检查过程中的效率和准确性，并为后续相关工作提供了有价值的参考。
     
  • Matlab代码对64-QAM分类的影响-光通信中的神经网络应用
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    本研究探讨了在光通信中使用MATLAB编写的神经网络算法来分类64-QAM信号的效果，分析其性能和优化潜力。 该项目概述了用于处理光通信信道中存在的干扰的机器学习（ML）方法，并着重于正交幅度调制（QAM）方案的应用。项目通过将符号信号流视为分类问题，创建了一种能够预测每个符号类别的自主神经网络（ANN）。此外，它还提供了可能的研究策略以提高预测的成功率和准确性。 在验证过程中，模型的得分仅为0.89，这低于预期效果。因为在光通信领域中，精度低于99%的分类器通常不被接受。项目团队假设信号流中的其他符号可能会对正在分类的当前符号产生影响，并认为这种影响可能是部分无效或权重较小的。因此可能还有其它信息来源在更显著地影响当前符号类别，ANN模型需要考虑这些因素以提升预测准确度。 项目的存储库结构如下： - docs：包含进行分析和相应演示的相关论文。 - results：存放程序运行结果数据文件。 - src：存放使用Matlab编写的源代码文件。 项目由Filipe Pires 和João Al共同完成。
     
  • MATLAB代码对心律失常分类的影响
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    本研究探讨了MATLAB环境下不同算法在心律失常分类中的应用效果，分析其准确率和效率，以期优化心电图诊断流程。 在MATLAB中使用人工神经网络对心律失常进行分类，并识别ECG搏动的项目是为DSP课程设计的大学项目。此代码目前仅将节拍分为两个超类。 ### 使用前准备 1. **安装依赖项**：您需要获得。 2. **下载数据库**：确保将记录保存在项目根目录中的`mitdb`文件夹中。 3. **安装WFDB工具箱**： 4. **Pipenv和Python依赖项的安装** - 使用pip安装Pipenv: `pip install pipenv` - 安装项目依赖项: `pipenv install` ### 数据预处理 1. 启动MATLAB并导航到项目目录。 2. 选择在每个拍峰附近要选取的样本数量。变量`window_l-window_t+1`应等于这个值，其中`window_l`用于获取峰值前的数据而`window_t`则用于获取峰值后数据。 3. 对信号进行降噪及节拍提取，请执行以下命令： ```matlab window_l = 63; window_t = 64; dataset = prep_dataset(window_l, window_t); ``` 确保遵循上述步骤以正确设置和运行项目。
     
  • 复杂网络中随机攻击对网络效率指标影响的代码分析
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    本研究通过编写代码模拟和分析在复杂网络中遭遇随机攻击时，网络效率指标的变化情况，探讨网络鲁棒性的关键因素。 复杂网络在遭受随机攻击后，其网络效率指标会发生变化。基于这种随机攻击的情况，可以编写程序来模拟并分析网络效率的变化情况。
     
  • Matlab中的Benchmark模型神经网络代码: Neural-Network
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    这段代码提供了一个在MATLAB环境中运行基准测试的神经网络模型。它有助于研究和比较不同架构下的性能表现，适用于学习与开发神经网络项目。 在MATLAB中实现BP算法以解决两层螺旋问题（Two-Nested-Spirals Problem），该模型包含两个嵌套的螺旋图案‘o’和‘+’，目标是将这两个模式区分开来。为了防止过拟合，在隐藏层的最后一层加入了Dropout技术，并且使用了L2正则化项以优化权重参数。 输出结果采用独热编码（one-hot）表示法并利用softmax函数计算分类概率分布。此外，还需在图上绘制模型的决策边界以便直观地评估模型性能。 整个项目包含四个文件： 1. TwoNestSpiralsUseGivenSet.m：这是主程序脚本，用于生成数据集、训练神经网络以及测试其准确性。 2. ReLU.m 和 ReLUGradient.m：这两个文件分别定义了ReLU激活函数及其梯度计算方法。 3. softmax.m：此文件实现了softmax操作以处理输出层的多分类任务。 需要特别注意的是，在实现前向传播的过程中，应该定义一个通用的函数供训练和测试时共同使用。如果在修改代码过程中不慎更改了训练部分却忘记调整测试段落中的相应逻辑，则需重新审视并修正相关细节。
     
  • Matlab代码对Nelson-Siegel模型的影响-Nelson-Siegel-model-master
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    本项目探讨了Matlab环境下Nelson-Siegel模型的应用与优化，通过调整参数和算法实现债券收益率曲线的精确拟合。代码位于Nelson-Siegel-model-master仓库中。 MATLAB代码对我的本科论文产生了影响：分析中国国债收益率曲线的特征及与宏观经济变量的关系。 摘要： 国债收益率曲线描述了不同期限国债之间的利率关系及其相互作用，在有效的金融市场中，该曲线蕴含着丰富的经济信息，并具有重要的微观和宏观意义。本段落通过Nelson-Siegel-Svensson模型估算中美两国国债收益率曲线结构，并用三维图进行展示。对比美国的数据统计结果发现：中国银行间债券市场短期利率波动较大且离散；而中期与长期的利差则明显小于美国。 随后，我们进行了主成分分析（PCA），结果显示水平因子、斜率因子和曲率因子是影响收益率曲线特征的主要因素，并进一步探讨了这些主要成分与宏观经济变量之间的关系。其中，水平因子包含了通货膨胀的信息，斜率因子反映了市场参与者的信心及预期变化；而债券市场的利率发现作用比货币供给对货币政策的响应速度更快。 最后，在分析中我们识别出国债收益率曲线的关键特征并得出结论：只有通过丰富债券品种、激发债券市场活力的方式才能使该市场进一步发挥其在利率发现中的重要作用。此外，论文细节部分还包含了一些MATLAB代码的相关工作内容。
     
  • MATLAB代码对OSIRIS_Model的影响：OSIRIS生态系统模型
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    本研究探讨了MATLAB代码优化与调整如何影响OSIRIS生态系统的模拟效果。通过对比分析，揭示了改进措施对模型准确性和效率的具体提升作用。 OSIRIS_ModelOSIRIS海洋生态系统模型旨在快速且简单地运行，并能够同时模拟多种压力源对海洋生态系统的相互影响。通过使用拉丁超立方体采样工具来运行多个模型变体，可以量化结果的不确定性。该模型由Richard Bailey用Matlab版本R2019b编写，可在MacOS、Windows和Linux操作系统上运行。 快速开始指南：下载所有文件夹和文件后，在Matlab中打开并运行“OSIRIS_v1_0_0_0.m”。在“OSIRIS_v1_0_0.m”代码中有4个可选参数（Prefix, n_LHS, plot_network, plot_timeseries），这些参数的详细信息可在该脚本中的注释内找到。下载后的模型默认设置为运行30年，并执行2次模型变体（n_LHS=2）。第一个LHS运行始终使用中心参数值，没有不确定性；所有其他模型运行都基于在不确定范围内采样的参数进行。当n_LHS大于1时会绘制时间序列图。 如果希望立即查看无不确定性影响的结果，请将n_LHS设置为1。