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复杂网络鲁棒性损失策略及MATLAB代码

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简介：
本研究探讨了复杂网络中鲁棒性的损失机制，并提供了基于MATLAB实现的相关算法和模拟代码，旨在深入分析网络结构对稳定性的影响。 版本：matlab2019a 领域：网络 内容：复杂网络鲁棒性流失策略及附带的MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

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  • 复杂网络鲁棒性损失策略及MATLAB代码
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    本研究探讨了复杂网络中鲁棒性的损失机制，并提供了基于MATLAB实现的相关算法和模拟代码，旨在深入分析网络结构对稳定性的影响。 版本：matlab2019a 领域：网络 内容：复杂网络鲁棒性流失策略及附带的MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 含恢复策略的复杂网络级联失效机理及其鲁棒性分析
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    本研究探讨了复杂网络中的级联失效现象，并提出了一种包含恢复策略的方法来增强网络的鲁棒性和抵御大规模失效的能力。 为了研究复杂网络在随机故障或蓄意攻击下的鲁棒性，我们考虑节点具有恢复和重复失效的特性，并构建了一个基于概率传播模式的级联失效模型。该模型中，设计了随着故障次数增加而逐渐降低的故障概率函数，并提出了两种不同的恢复策略：概率恢复（R）和阶段恢复（T）。通过这四种网络类型——ER、WS、NC以及BA进行研究，分析它们在不同条件下的恢复鲁棒性。 仿真实验考虑了模型中相关参数的变化情况及其对复杂网络级联失效过程中的鲁棒性的影响，并综合评估边的鲁棒性和节点的鲁棒性的性能权衡。根据仿真实验的结果，在概率恢复策略下，随着恢复率的增加，四种类型的网络在面对故障时其级联失效规模都能够得到有效的减小；而在阶段恢复策略中，当参数T值变化到不同的阈值时，四类复杂网络在其鲁棒性指标上均表现出明显的突变现象。
     
  • 复杂网络鲁棒性指标R的高效计算方法
    优质
    本文提出了一种高效的算法来计算复杂网络中衡量鲁棒性的关键指标R，旨在为大规模网络分析提供快速且准确的解决方案。 复杂网络的鲁棒性度量R的高效计算方法的研究与探讨。
     
  • R语言代码-复杂网络的鲁棒性分析（基于自然连通度）
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    本文章探讨了利用R语言进行复杂网络鲁棒性分析的方法，特别关注于自然连通度这一关键指标。通过深入研究，为理解和评估网络结构稳定性提供了新的视角和工具。 导入相关系数矩阵或0-1矩阵，随机移除节点以计算网络的自然连通度，并绘制拟合曲线。
     
  • MATLAB中的复杂网络特性计算代码
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    本代码集针对MATLAB环境设计，涵盖复杂网络分析中关键特性的高效算法实现，如度分布、聚类系数及路径长度等，助力科研与工程应用。 利用MATLAB可以快速实现复杂网络的加权集聚系数等特性的计算。
     
  • 基于载荷容量模型的无标度网络级联失效分析.zip_复杂网络与matlab_无标度网络及级联失效在matlab中的研究_鲁棒性分析
    优质
    本研究探讨了无标度网络在面对级联失效时的鲁棒性，采用载荷容量模型进行仿真，并利用MATLAB软件开展详细分析。通过实验验证了不同参数对网络稳定性和结构的影响，为提升复杂网络系统的可靠性提供了理论支持和实践指导。 代码实现了BA网络的负载和容量级联失效，并计算了其鲁棒性。
     
  • 复杂网络基本模型的MATLAB生成代码.zip - 复杂网络及MATLAB实现
    优质
    本资源提供了一系列用于在MATLAB中生成复杂网络的基本模型的代码，包括但不限于随机图、小世界网络和无标度网络。适合于研究与教育用途，帮助用户理解和模拟各种类型的复杂网络结构。 精心收集的复杂网络基本模型的MATLAB生成代码。
     
  • 联邦学习中隐私与鲁棒性的攻防策略
    优质
    本文探讨了在联邦学习环境中，针对模型隐私保护及增强其鲁棒性所采取的一系列攻防技术，旨在构建安全有效的机器学习框架。 随着数据越来越多地存储在不同的孤岛中，社会对数据隐私问题的关注日益增加。传统的人工智能（AI）模型集中训练正面临效率与隐私方面的挑战。联邦学习（FL）作为一种替代方案应运而生，并在此新环境中继续发展。然而，现有的FL协议设计已被证明对于系统内外的对抗是脆弱的，这威胁到了数据隐私和系统的鲁棒性。
     
  • 复杂网络MATLAB程序.zip_复杂网络与MATLAB
    优质
    本资源包含一系列用于分析和模拟复杂网络结构及动力学行为的MATLAB程序，适用于科研人员和学生研究复杂网络特性。 复杂网络的几种经典算法包括小世界网络和无标度网络。这些算法可以用MATLAB编程实现，并且可以找到相关的源代码用于学习和研究。