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MATLAB信任模型代码-Economic-Model: 基于传递交易与信任网络的经济系统模拟

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简介：
本项目使用MATLAB开发了一个基于传递交易和信任网络的经济系统模拟器。通过此模型，研究者可以深入分析信任关系对市场经济活动的影响。 我们的总体目标是建立一个新世界模型，在这个世界里由代理组成的新社会通过连接在不断发展的受信网络上互动，并赚取UBI滞纳金。这些代理人可以通过相互商定的经济交易消耗个人货币，同时可以在信任与不信任的代理人之间转移个人硬币，使用传递交易过程来实现。 项目中包含两种主要算法： 1. 一种用于生成随机网络的算法，名为“generateHybridNetwork”。该算法位于/economic-modelling/network-generation-model目录下。它可以生成从纯粹随机到基于首选附件模式的各种模型。 2. 另一个模拟经济模型的算法叫做“model_commerce_V1_4”，它在根目录下的/economic-modelling文件夹中。 先决条件：所有代码需要在Matlab环境中执行，虽然Octave也可以使用但不会自动转换（可能需额外工作量）。无论您在哪里看到输出文件，node.csv和edges.csv都可以导入进行进一步分析。这些文件虽然是逗号分隔的文本格式，但也兼容其他程序使用。 安装与运行： 1. 克隆项目分支，通常克隆主分支。 2. 启动Matlab并导航到项目的根目录下的/economic-modelling路径，并确保包含所有子文件夹。

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  • MATLAB信任模型代码-Economic-Model: 基于传递交易与信任网络的经济系统模拟
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    本项目使用MATLAB开发了一个基于传递交易和信任网络的经济系统模拟器。通过此模型，研究者可以深入分析信任关系对市场经济活动的影响。 我们的总体目标是建立一个新世界模型，在这个世界里由代理组成的新社会通过连接在不断发展的受信网络上互动，并赚取UBI滞纳金。这些代理人可以通过相互商定的经济交易消耗个人货币，同时可以在信任与不信任的代理人之间转移个人硬币，使用传递交易过程来实现。 项目中包含两种主要算法： 1. 一种用于生成随机网络的算法，名为“generateHybridNetwork”。该算法位于/economic-modelling/network-generation-model目录下。它可以生成从纯粹随机到基于首选附件模式的各种模型。 2. 另一个模拟经济模型的算法叫做“model_commerce_V1_4”，它在根目录下的/economic-modelling文件夹中。 先决条件：所有代码需要在Matlab环境中执行，虽然Octave也可以使用但不会自动转换（可能需额外工作量）。无论您在哪里看到输出文件，node.csv和edges.csv都可以导入进行进一步分析。这些文件虽然是逗号分隔的文本格式，但也兼容其他程序使用。 安装与运行： 1. 克隆项目分支，通常克隆主分支。 2. 启动Matlab并导航到项目的根目录下的/economic-modelling路径，并确保包含所有子文件夹。
     
  • Matlab信任模型代码 - Trust_WCAS_2021：包含WCAS2021论文《模拟干旱预报中的用户信任》的代码与数据
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    本项目提供Matlab代码及数据支持，用于实现发表于WCAS 2021会议论文《模拟干旱预报中的用户信任》中所提出的信任模型。 在WCAS 2021中的“对干旱预测中的用户信任建模”论文中提供了相关的MATLAB代码和数据。“对干旱预测中的用户信任建模”的三个脚本可用于生成概率性干旱预测，模拟信任演变，并评估事前与事后预测值。所需的数据可以在InputData.xlsx文件中找到（包括干旱时间序列、预报时间序列以及用户基于预报更新的信念）。此外，severn MATLAB 数据文件包含了用于价值得分敏感性分析的20个场景下的干旱时间序列和1000个场景下的预测时间序列。
     
  • Matlab社会信任模型代码-Social-Trust
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  • Matlab信任模型代码-PyDCM：利用Python实施动态因果模型
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    简介：PyDCM是基于Python实现的动态因果模型（DCM）工具包，它支持通过Matlab信任模型进行复杂神经网络连接机制的研究与模拟。该代码库为研究人员提供了一个灵活且强大的平台，用于探索大脑不同区域之间的因果关系和信息流。 Matlab的trust model代码pydcm是Python的一个动态因果建模端口实现。DCM的实际参考实现属于一个更大的软件套件的一部分，该套件由英国伦敦大学学院（UCL）神经病学研究所的功能成像实验室（FIL），以及惠康信托基金会神经影像中心开发。 SPM是由MATLAB编写并以GPL2许可免费提供的。他们还提供了无需MATLAB许可证即可使用的独立编译版本的SPM，但这些版本无法进行自定义修改（除非重新编译的话仍然需要使用MATLAB）。此DCM实现基于的是来自SPM12版7487代码的基础。
     
  • 一个基于信任的协同过滤推荐系统模型
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    本资源提供一个基于Python Django框架开发的零信任网络访问控制系统源代码，旨在实现安全高效的网络安全管理。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了95分的高分，并且代码已经过调试测试，确保可以正常运行！欢迎下载使用，适合初学者学习以及进阶研究。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者。它不仅适用于期末课程设计和大作业项目，也适合作为毕业设计的参考案例。 该项目具有较高的学习借鉴价值，对于基础扎实的学习者来说，在此基础上进行修改调整以实现更多功能是完全可行的。 欢迎下载交流，共同进步！ 资源名称：基于django零信任的网络访问控制系统源码.zip
     
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    本段内容提供了一套基于MATLAB编写的BP（反向传播）神经网络模型源代码。该代码适用于进行机器学习项目中模式识别、函数逼近等问题的研究与实践，为初学者和研究人员提供了便捷的学习工具和实验平台。 能够在Matlab下实现BP神经网络模型的初步构建，但具体参数和代码细节需要根据数据相关信息进行完善。
     
  • 基于SIR模型的D2D移动社交网络信息传播分析
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    本研究运用SIR（易感-感染-移除）流行病学模型，深入探讨了设备到设备(D2D)移动社交网络中的信息传播特性与规律，旨在为优化信息扩散策略提供理论依据。 随着智能移动设备的快速普及，在推动移动社交网络发展的同时也给底层通信网络带来了巨大压力。为了减轻这种负担，许多社交应用程序开始采用Device-to-Device技术来传递信息。本段落研究了基于Device-to-Device技术的移动社交网络，并首先分析用户在此类环境中参与信息传播的特点。接着，我们基于传染病模型构建了一个适合该环境的信息传播模型，并使用此模型探讨真实环境下信息如何在这样的网络中进行扩散。 实验结果显示，在这种新型社交网络中的信息传递方式与传统互联网上的社交平台有相似之处；然而，由于Device-to-Device移动社交网络具有较大的传输延迟特性，因此在这种环境中信息需要更长的时间才能达到传播的高峰期。
     
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