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用2.7版本Python实现比较2个文档的相似度计算，采用余弦相似度方法，main函数中的fileName1和fileName2是自己构造的数据集，把这几个文档放在一起就可以运行。

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级联失效现象是一种节点失效的动态效应,会瞬间波及全网,造成全局网络瘫痪,成为无标度网络的规模化应用瓶颈.针对无标度网络的级联失效问题,提出一种可抵御任意单个节点失效引发的级联失效的缓解策略.在无标度网络中,节点容量是恒定的,根据这一特点建立级联失效模型,推导出网络发生大规模级联失效的承载极限,进而针对按节点度降序攻击的节点失效行为,提出相应的级联失效缓解策略.仿真实验结果表明,只对网络中小部分节点度大的超载节点采取一次缓解策略,可以显著改进无标度网络对此类攻击的级联失效抵御能力,同时通过数值模拟发现,网络总节点数和节点容量与网络的级联失效抵御能力正相关.

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高斯白噪声matlab代码MCI 多通道复杂度指数（MCI）的计算算法 该代码实现了用于计算多通道系统中复杂度指数的MCI算法，其描述如下： [1] M. Nardelli，EP Scilingo，G。Valenza，“用于多器官生理复杂性评估的多通道复杂性指数（MCI）”，《物理学A：统计力学及其应用》，2019年， 此度量标准依赖于一种用于重建多元相空间的新颖方法，其中，每个序列都使用其适当的时间延迟进行嵌入。 然后，MCI使用模糊规则考虑相空间距离的估计，并且可以在两个不同的时标值范围内进行计算，以研究短期和长期动力学。 使用三通道高斯白噪声和1 / f噪声系统，Henon映射和Rossler吸引子的合成序列以及可公开获得的生理序列（参见文章）对算法进行了评估。 版权所有（C）2019 Mimma Nardelli，Enzo Pasquale Scilingo，Gaetano Valenza 该程序是免费软件； 您可以根据知识共享许可：Attribution 4.0 International的条款使用它。 如果您使用此程序来支持已发表的研究，请引用参考文献[1]。 如果您在软件