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鲁文社团检测算法在MATLAB中得以实现。

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简介：
LOUVAIN大学开发了一种用于大规模社交网络中的社区发现的算法，该算法以MATLAB实现形式提供，其输入为n*n矩阵，并能输出网络划分的详细结果以及相关参数q值。

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  • 鲁文社团检测算法的Matlab实现
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    本项目旨在通过MATLAB编程实现对鲁文社团检测算法的模拟与应用，探索并优化复杂网络中的社区结构识别技术。 LOUVAIN算法是用于社交网络挖掘的一种大规模网络社区发现方法。这里提供了一个用Matlab实现的版本，该版本接受一个n*n矩阵作为输入，并输出划分结果及q值。
     
  • Python中经典的社团检测算法实现
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    本文档深入探讨并实现了Python编程语言中常用的社团检测算法，旨在为研究社会网络结构和模式提供有力工具。 经典的社团检测算法Louvain的Python实现是学习社团检测不可或缺的内容。
     
  • SCAN社团检测算法
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    SCAN社团检测算法是一种高效识别大规模网络中社区结构的方法，通过将每个节点视为初始社区，并逐步合并相似度高的社区来简化复杂网络分析。 基于Java实现的SCAN社团发现算法，并包含示例数据集。参考文献：《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》，作者为Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger，发表于SIGKDD 2007会议。
     
  • 角点检测的CSS算法在Matlab中的实现
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    本文介绍了基于CSS（Corner Suppression Scheme）算法的角点检测方法，并详细探讨了其在MATLAB环境下的实现过程与应用效果。 在MATLAB平台上实现CSS角点检测算法，并设计用户界面。
     
  • 改进型多目标粒子群社团检测算法
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    本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法用于社团检测，旨在提高复杂网络结构中社区发现的有效性和准确性。 《Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition》是一篇关于使用进化算法进行社团检测的优秀文章，发表在TEVC期刊上。该文提出的MODPSO方法通过Matlab实现，并包含大量数据可以直接运行，十分方便。
     
  • 社区检测算法
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    社区检测算法是用于识别复杂网络中具有紧密联系节点群的一种技术，广泛应用于社交网络分析、生物信息学及推荐系统等领域。 基于相似度的社区发现分裂算法包括GML文件读取、相似度计算等功能，并且有实例文件可供实验使用。
     
  • DTMF检测在MATLAB中的实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现双音多频信号（DTMF）检测的方法和技术，包括信号处理和算法优化。 基于MATLAB的DTMF检测主要包括8位数字的识别功能。输入数字后系统会自动显示幅频特性，并通过序列检测技术准确地识别出所输入的数字。
     
  • DTMF检测在MATLAB中的实现
    优质
    本文介绍了双音多频信号（DTMF）在MATLAB环境下的检测方法与实现过程，详细阐述了算法设计及代码编写技巧。 基于MATLAB的DTMF检测包括8位数字的识别功能。输入数字后，系统会自动显示幅频特性和通过序列检测来确认所输入的数字。
     
  • 在 Keras-TensorFlow 中实现的场景文本检测 YOLO 算法
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    本项目实现了基于Keras和TensorFlow框架下的YOLO算法，专注于场景文本检测任务。通过优化模型结构与参数，提高了对复杂背景中文字的识别精度及速度。 在 keras-tensorflow 中实现了用于场景文本检测的 YOLO 算法（不使用对象检测 API），可以调整代码以适应不同的对象检测任务。构建高效 OCR 系统的第一步是利用该算法找出特定的文本位置。通过从头开始实现 YOLO (You Only Look Once) 算法，我们可以针对 python 中的场景文本检测进行优化。 数据集使用的是 ICDAR 提供的数据集： - 训练图像：376 张 - 验证图像：115 张 预处理步骤由 Preprocess.py 文件执行。首先将所有图片调整为 (512, 512) 尺寸，并相应地修改边界框的真实坐标。接着，对这些图像进行归一化处理，将其范围设置在 [-1 , 1] 内。同时，地面实况坐标的预处理被转换成一个维度矩阵（网格高度、网格宽度、1、5）的形式。 对于自定义数据的使用，在 Preprocess.py 文件中需要做必要的修改以适应新的输入格式和需求。
     
  • 基于Python的GN算法在网络社团发现中的应用
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    本研究探讨了利用Python编程语言实现GN算法在识别网络结构中社团模式的有效性与精确度，为复杂网络分析提供新视角。 利用Python编写的GN算法可以发现网络中的社团结构，该算法采用模块化系数作为评价标准，具体内容可参考相关博客文章。