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MATLAB代码影响-随机SIR网络：StochasticSIRnetwork

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简介：
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

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  • 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
     
  • 复杂网络中随机攻击对网络效率指标影响的代码分析
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    本研究通过编写代码模拟和分析在复杂网络中遭遇随机攻击时，网络效率指标的变化情况，探讨网络鲁棒性的关键因素。 复杂网络在遭受随机攻击后，其网络效率指标会发生变化。基于这种随机攻击的情况，可以编写程序来模拟并分析网络效率的变化情况。
     
  • Matlab代码对MultiLayer-Network的影响-网络科学
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    本研究探讨了Matlab编程环境下多层网络模型的实现及其性能分析，旨在揭示算法实现细节对复杂网络结构和动力学行为的具体影响。 MATLAB代码影响Functional-Multiplex-PageRank 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： 1. MultiRank_Nodes_Layers.m 是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值 gamma、s 和 a 生成节点和层的排名。 2. MultiRank.m 针对给定的 s 和 a 值，在区间（0,3）中计算不同伽玛值的Multirank。 3. MultiRank_plots.m 是用于生成顶级节点和层图的代码。 数据集文件： - EUAirTransportation_layers.txt - EUAirTransportation_nodes.txt - EUAirTransportation_multiplex.edges read_airports.m 用于读取上述数据集，并以MATLAB代码可读格式呈现。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量 z=[z^(1,0), z^(0,1)]。
     
  • MATLAB代码影响下的pyTMD库
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    本篇文章探讨了MATLAB代码对pyTMD库的影响，分析了二者之间的联系与差异，并详细介绍了如何利用pyTMD进行数据处理和分析。 MATLAB代码影响了基于Python的潮汐预测软件pyTMD。该软件能够读取OTIS、GOT和FES格式的数据来计算海洋潮汐及陆地上的潮汐，这些数据由NASA的地壳动力学数据信息系统（CDDIS）提供。此外，它还用于根据来自NASACDDIS的国际地球自转服务（IERS）每日地球定向参数（EOP），预测增量时间极潮位移。 pyTMD软件依据以下文献进行开发： - T. Sutterley, T. Markus, T. Neumann, M.R.vandenBroeke, J.M.vanWessem和S.R.M.Ligtenberg，“来自多任务激光雷达制图的南极冰架厚度变化”，《The Cryosphere》，13，1801-1817（2019）。 - L. Padman, M.R.Siegfried, H.A.Fricker，《海洋潮汐对南极和格陵兰冰盖的影响》，“地球物理学评论”56，142-184（2018）。
     
  • MATLAB代码影响-air2wateR插件: air2wateR
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    air2wateR是一款基于MATLAB开发的数据分析插件，专注于环境科学领域，提供便捷的数据处理和模型模拟功能。 air2wateR 是一个 R 包，用于通过气温预测湖面温度（LST）。该包的版本为 2.0.0，发布日期从 2017 年 1 月到 2020 年 9 月。要安装 air2wateR，请使用以下命令： ```r #install.packages(devtools) devtools::install_github(aemon-j/air2wateR) ``` 模型运行示例如下： ```r library(air2wateR) sim_folder <- system.file(extdata, package = air2wateR) # 生成参数 gen_param(sim_folder = sim_folder, mean_depth = 147) # 运行模型 run_air2water(sim_folder = sim_folder, mode = pso) ``` 查看校准结果： ```r plot_param(sim_folder=sim_folder) + ylab(RMSE(°C)) + theme_classic() ```
     
  • 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。
     
  • SIR传染模型的Matlab实现-SIR_simulation：网络中SIR模型的仿真
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    SIR_simulation项目使用Matlab实现了经典的SIR传染病模型，用于模拟和分析网络环境下疾病的传播过程及其动态特性。 SIR传染模型的Matlab代码实现了基于网络结构的易感感染恢复（SIR）模型模拟。该代码接受任意网络形式的邻接矩阵，并执行SIR传染过程的仿真，用户可以设定初始节点、传播速率以及康复率等参数。这是一个代理基础的模拟程序，允许观察系统在每个时间步上的变化情况。主文件为sir_simulation.m，需配合使用辅助函数sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m进行运行，并提供了一个示例文件example.m来演示如何加载测试网络test_network.txt并执行仿真过程。
     
  • Matlab代码对RetinalVesselDection的影响-视网膜血管病变
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    本研究探讨了MATLAB编程在视网膜血管检测中的应用，特别关注其对于识别和分析视网膜血管病变的影响。通过优化算法提高诊断准确性。 在糖尿病的诊断过程中，视网膜血管病变检查扮演着至关重要的角色，在西方国家中，糖尿病是导致失明的主要原因之一。该检查采用光学技术获取眼球数字图像而不对眼睛造成伤害或侵犯人体。然而，从这些图像中分离出视网膜血管的任务对于训练有素的专业人员来说也是一项耗时且具有挑战性的任务。因此引入机器学习方法以实现自动化处理过程，并提高这一诊断步骤的效率。 本报告结合了图像处理和机器学习技术来研究如何有效进行视网膜血管分割问题。首先，我们利用预处理手段减少原始眼球图像中的噪声干扰；接着构建分类器模型，该分类器基于专家绘制的手动标记视网膜血管作为训练数据集，以提高自动识别的准确性。 为了实现这一目标，采用了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM）两种机器学习算法。同时我们还通过改进后的K-NN方法来进一步提升效果。在使用K-NN时，我们尝试了不同的距离度量方式来探索不同眼球图像特征的重要性；而对于SVM，则是在理论基础上进行了理解，并借助Python的PyML库实现了具体应用。 最后，为了评估这些算法的效果，我们将自动分类结果与专家的手绘标记图进行比较以计算误差率。结果显示两种方法的错误率均约为6%左右。其中K-NN模型是基于课堂学习的知识用Matlab编写完成的；而SVM则是在理解了理论框架之后通过Python库实现的。 综上所述，本研究展示了如何利用机器学习技术提高视网膜血管病变检查过程中的效率和准确性，并为后续相关工作提供了有价值的参考。
     
  • 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。
     
  • 复杂网络SIR模型MATLAB代码 - medha7575：个人GitHub主页配置文件
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    该GitHub页面展示了medha7575开发的复杂网络SIR（易感-感染-恢复）模型的MATLAB实现，适用于流行病传播模拟研究。 我是Medha博士，在多伦多大学担任学者职务，专注于计算系统建模的研究工作。我热衷于在数据科学或业务分析项目上与他人合作。 在我的学术背景中，我拥有控制和仪器工程硕士学位以及电气工程学士学位。作为一名快速学习者，具备出色的分析能力，并能解决复杂的问题及处理大数据集。我在MATLAB和Python环境中为生物系统开发了多种计算预测模型，并设计用于图像分析的新特征公式。此外，在指导方面，我也积累了丰富的经验，曾培养多名具有生物学或物理学背景的本科生。 在企业数据管理领域中，我拥有超过3年的实践经验，曾在C、COBOL等编程语言下为企业大型机系统的银行解决方案应用提供核心支持服务。 我的技能包括：简化复杂数据向不同背景观众进行解释的能力；通过五年的助教经验培养出的指导能力；解决研究及企业环境中遇到问题的战略思考和解决问题技巧；编码、建模以及数据管理方面的超过7年的工作经历，撰写多篇论文并准备公司文件的专业写作能力和文档编制技能。同时，在过去十年间也积累了丰富的团队合作经验和协作精神。 我曾与多家机构合作过：包括加拿大著名的高等学府——多伦多大学（研究+学术），还有印度顶尖的工程院校之一——孟买印度理工学院（研究+学术）。