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随机网络编码的Matlab程序。

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简介：
该随机网络编码Matlab程序，包含了大量的详细注释，旨在为用户提供一个易于理解和使用的资源。

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  • 基于MATLAB的随机网络编码程序
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    本程序利用MATLAB开发，实现随机网络编码算法，适用于研究和教学，旨在提高数据传输效率与可靠性。 随机网络编码的Matlab程序包含详细注释。
     
  • 基于Matlab的随机神经网络程序
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    本简介介绍了一款使用Matlab开发的随机神经网络程序。该程序能够模拟和分析各种复杂的非线性系统，适用于科研及工程领域中数据处理与模式识别任务。 随机神经网络通过引入随机变化来增强传统神经网络的功能。这种变化可以通过两种方式实现：一是为连接的神经元分配随机过程传递函数；二是给每个神经元赋予随机权重。这些特性使得随机神经网络在解决优化问题时特别有效，因为它们可以避免陷入局部最优解的问题。基于随机传输函数建立起来的这类模型通常被称为波茨曼机（Boltzmann machine）。此外，这种类型的神经网络已经在风险控制、肿瘤学和生物信息学等多个领域得到了应用。
     
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    本文章介绍了在MATLAB环境下构建和分析ER随机图模型的方法与步骤，并提供了具体代码示例。 描述了ER随机网络的具体实现方法，并使用Matlab编写程序。
     
  • 用MATLAB编写的随机共振程序
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    本简介介绍了一款使用MATLAB语言开发的随机共振模拟程序。该程序能够帮助研究者和学生在非线性动力学领域中探索信号处理与噪声间的复杂关系，提供了一个便捷的研究平台。 随机共振的基本概念是指在一个非线性双稳或多稳系统中，在小周期信号的驱动下不足以使系统的输出在两个稳定状态之间跳跃的情况下，只能停留在一个稳定态上。然而，在弱噪声和小周期调制信号共同作用时，随着输入噪声强度增加，系统输出功率谱中的调制信号频率处会出现峰值。当噪声强度达到某个适当值时，该系统会在两稳态间跃迁，并且在此过程中输出信号的峰值会变得最大——即“共振”。之后，随着噪声强度进一步增强，输出信号的峰值将逐渐减小。 关于随机共振的研究可以参考用MATLAB编写的程序进行模拟和分析。
     
  • 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
     
  • 生成随机网络：创建任意规模的随机网络-MATLAB开发
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    本项目提供了一种方法来生成具有指定节点数和连接概率的随机图，适用于研究社交网络、生物系统等复杂系统的建模。使用MATLAB实现。 这段文字可以被重新表述为：用于创建任意大小的随机网络。所需参数包括节点数量、最大外向边数、相邻节点之间的最远距离（以节点计）以及β分布的两个参数，最终结果输出到Excel文件中。
     
  • Java网络编程示例（含随书源码）
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    本项目利用MATLAB开发了一套高效的神经网络去噪程序，专注于去除信号中的随机脉冲干扰。通过训练深度学习模型，能够显著提升受噪声污染数据的质量和可用性。 神经网络去噪的MATLAB程序用于去除随机脉冲干扰。
     
  • BA6.rar_目标攻击_随机网络连接_网络攻击_网络随机攻击_随机连接
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    这段简介可以描述为：“MATLAB中的随机共振程序”提供了一个在Matlab环境中模拟和研究随机共振现象的平台。通过调整参数，用户能够观察噪声如何增强信号检测，并深入了解系统中信号处理与信息传输的本质机制。 双稳态随机共振的仿真程序能够生成时域和频域图。