基于贝叶斯理论的基因调控网络建模研究，缑葵香，论文

pybn （下架）：请尝试 一个用于贝叶斯网络建模和推理的简单 python 库 特点： 具有以下功能的有向无环图 (DAG) 类：父母、孩子、祖先、后代、所有 v 结构、道德化。 无向图实现。 用于测试独立性的 a-Separation 类。 i-Separation，一种在 DAG 中测试独立性的替代方法，它考虑了初始变量及其后代，并且在更大的网络中速度更快。 具有乘法、除法、边缘化等操作的条件概率表 (CPT) 实现。 消除排序（最小邻居、最小权重、最小填充、加权最小填充） 变量消除（删除贫变量，独立于证据变量，创建一张新的根变量表，等等）。 实用程序： 从 BIF 文件加载网络。

代码采用基于python的networkx工具实现 完成的内容包括：构造了两个BA无标度网络的耦合模型、并基于此构造了网络级联失效模型 耦合模型的建立方法为同配耦合、节点一一对应（或异配耦合、节点一一对应） 级联失效流程：首先确定攻击的节点，移除该节点和其耦合节点，再递归判断是否有脱离最大连通子图的点 需要下载的库包括：networkx、matplotlib

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基于packet-tracer的计算机三层网络建模研究.doc

本文受生物DNA分子遗传机制和混沌优化算法的启发,提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊 递归神经网络(FRNN).该方法使用碱基序列表示T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,包括模糊规则数,隶属度 函数中心点和宽度;设计更为复杂的遗传操作算子来改进遗传算法的寻优性能;利用混沌优化算法优化种群中的较差个体.同时使用递推最小二乘法(RLS)来辨识T-S模糊递归神经网络的后件部分参数.最后,采用基于混沌DNA遗 传算法的T-S模糊递归神经网络对一种典型的pH中和过程进行建模。通过与其他建模方法的比较

书本。主要用于网络建模等课程。相当不错的资源哦。

CMAC是一种具有线性结构、算法简单的局部化设计网络。将CMAC网络应用到具体非线性系统的预测控制研究中。对一类CSTR系统的仿真结果表明，该预测控制策略响应快且容易实现，具有较强的鲁棒性，对于改善非线性预测控制性能不失为一种有益的尝试。