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在复杂网络中,GN和FN网络的Matlab实现。

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简介:
通过 MATLAB 编程,可以构建并处理复杂网络中广义神经网络 (GN) 网络。该函数旨在提供一个便捷的工具,用于实现 GN 网络的定义、计算以及相关操作。

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  • MATLABGNFN模型
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    本文章探讨了在MATLAB环境下对复杂网络中GN和FN两种经典分解模型的具体实现方式,并分析其在网络科学领域的应用价值。 用MATLAB实现复杂网络中的GN算法的function文件。
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    本研究探讨了GN算法在复杂网络分析中的应用,包括社区检测、网络鲁棒性评估等方面,为理解大规模网络结构和功能提供了有效工具。 Newman提出的GN算法在复杂网络中的应用是通过删除边介数最大的边来划分社团的。然而,该算法的主要缺点在于其时间复杂度较高。
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  • Matlab
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    本教程详细介绍如何在MATLAB环境中构建和分析复杂网络,涵盖基础概念、数据处理及高级算法应用,适合初学者与研究人员。 这段文字描述了一个Matlab程序,可以直接使用该程序进行矩阵运算,包括计算最短路径、聚类系数等功能。
  • 关于ER、BA、WSMatlab代码
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    本项目提供了使用MATLAB语言编写的复杂网络中经典模型(包括Erdos-Renyi随机图、Barabasi-Albert无标度网及Watts-Strogatz小世界网络)生成算法的代码,适用于学术研究和教育用途。 在复杂网络的研究中,ER模型(随机图)、BA模型(无标度网络)以及WS小世界网络是常用的三种类型。这些模型的Matlab代码可以在相关的学术文献或开源平台上找到,并且可以用于生成相应的网络结构以便进行进一步分析和研究。
  • MATLAB程序.zip_MATLAB
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    本项目旨在通过Python语言实现GN算法在复杂网络中的应用,着重于加权网络的节点重要性评估与社区检测,并进行详细的算法性能分析。 Market Newman写的复杂网络的加权GN算法是用Python编写的,该算法的复杂度很高。