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LFR算法生成的人工网络包。

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简介：
大量从事网络科学研究的学者以及其研究生们，经常需要依赖人工构建的网络数据，其中最为广泛应用的一种便是LFR人工网络。

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  • LFR人工网络创建工具包
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    LFR人工网络创建工具包是一款专为研究和模拟复杂网络设计的专业软件包，支持用户便捷地构建具有社区结构的合成网络模型。该工具适用于社会学、生物学及计算机科学等领域的学者与研究人员进行数据分析与实验验证。 许多从事网络科学研究的学者和研究生经常需要使用人工网络的数据，其中最常用的就是LFR人工网络。
     
  • LFR复杂网络生成与NMI计算代码
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    本项目提供一套用于生成LFR(Lunani-Faccini-Radicchi)复杂网络模型及计算模块间相似性的NMI(Normalized Mutual Information)值的Python代码，适用于社群检测算法研究。 在复杂网络中，LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）模型用于生成复杂的网络图，并且NMI（Normalized Mutual Information）代码常被用来评估社区检测算法的效果。这里提供了一套包含如何使用这些工具的详细指南和示例图表，仅供个人学习研究之用。
     
  • BA算法_Fortran_BA网络生成_BA网络_复杂网络算法
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    本资源介绍并实现了基于Fortran语言的BA（Barabasi-Albert）算法，用于生成复杂网络中的BA模型。适合研究复杂网络和算法实现的学习者参考。 复杂网络中B-A网的生成算法可以用FORTRAN语言编写。
     
  • 基于生成对抗网络的降噪算法
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    本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的新型音频降噪方法。通过训练生成器和判别器，有效去除噪声同时保持语音清晰度和自然度。 使用TensorFlow框架编写的生成对抗网络在图像降噪方面表现优异，在测试集上取得了很好的效果。可以参考相关文献了解具体的性能表现。
     
  • 利用Matlab实现包络线生成算法
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    本研究探讨了使用MATLAB软件开发和优化包络线生成算法的过程，详细介绍了算法的设计原理、实施步骤及其在实际应用中的有效性。通过精确控制参数，实现了高效且准确的包络线绘制功能，为图像处理及信号分析领域提供了有力工具。 基于Matlab的包络线算法m文件分为上包和下包。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
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    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。
     
  • 基于对抗生成网络的卡通人脸生成演示
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    本项目采用对抗生成网络技术，致力于创建逼真且风格多样的卡通人脸图像。通过深度学习方法，使模型能够理解并模仿不同艺术风格的特点，最终实现高质量的人脸卡通化效果展示。 对抗生成网络生成卡通人脸的演示包括源代码及相关数据下载文件。
     
  • 关于SNMP的网络拓扑生成算法及代码
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    本文章探讨了基于SNMP协议的网络拓扑结构自动生成算法，并提供了相关实现代码。通过分析网络设备信息，构建清晰高效的网络视图。 基于SNMP生成自动生成网络拓扑图的算法和源程序。
     
  • 网络脚本生成工具NSG2
    优质
    网络脚本生成工具NSG2是一款专为自动化网络配置与管理设计的强大软件。它能够帮助工程师快速编写、调试和部署复杂的网络脚本，提高工作效率并减少人为错误。 网络脚本生成器NSG可以自动创建tcl脚本。
     
  • 最小凸包的生成算法
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    最小凸包生成算法是指用于计算包含给定点集中的所有点且具有最少边数的凸多边形的方法，广泛应用于计算机图形学、机器人技术及地理信息系统中。 最小凸包算法的实现可以使用基于VC++ 的MFC框架。