多智能体编程，可用于监管影响因素的研究方面 这是一个关于复杂网络度中心性 matlab源码,matlab源码的项目源码，可以用来学习matlaba实战项目案例。

复杂网络算法中k-shell与介数中心性算法的实现.pdf

matlab度中心性代码

输入一个4000个节点的邻接表，先将其转化为邻接矩阵，然后根据邻接矩阵进行运算，运用度中心性算法分别计算出每个节点的度数，将度数进行标准化处理，之后选出度最大的结点，找到其在矩阵中的位置，存入一个新建的数组当中，存完后，对最大度结点进行一系列处理，删除与其相关联的所有邻边，也就是在矩阵中将第i行第i列的元素全部置为0，让i结点成为一个孤立节点，这一系列操作完成后，再次对剩余结点的邻接矩阵进行相似的处理，最后输出存放大度结点位置的数组，即完成验证。

matlab度中心性代码 BIAPT实验室使用该库来简化对我们正在运行的各种计算神经科学实验的分析。 表中的内容 代码架构 特征 NA捆绑了一些可以立即使用的功能。 集线器位置 集线器是大脑中有很多传入连接但有一些输出连接的节点。 我们可以使用度数来近似此值，但是使用相互之间的中心度可以帮助进行很多分析。 集线器位置现在有两个参数来控制我们要考虑的度数和中间度。 在下面，您将看到我们使用建立的中心位置定义。 具体来说，这就是我们可以使用na_hub_location.m函数的方式： recording = load_set( ' name_of_data.set ' ,path_to_data); frequency_band = [ 7 13 ]; window_size = 10 ; number_surrogate = 10 ; p_value = 0.05 ; threshold = 0.10 ; step_size = 10 ; a_degree = 1.0 ; a_bc = 1.0 ; result_hl = na_hub_location(recording, frequ

matlab度中心性代码

基于一个普适性的灾害蔓延动力学模型,分别仿真分析了同质和异质两种网络结构上网络中心性对灾害蔓延的影响,着重讨论了在四种初始破坏节点选择策略下灾害蔓延过程及最终状态的差异。结果表明:对于四种攻击策略,同质网络和异质网络表现出同样的规律,网络对随机攻击具有比较强的鲁棒性,而对于目标攻击却显示出较强的脆弱性;另外,两种网络对于随机点、度及紧密度最大点攻击策略表现出同样的蔓延过程,而对于介数最大点则表现出明显区别。

提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一，现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性，即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居( CN) 、Adamic-Adar( AA) 、Ｒesource Allocation( ＲA) 相似性指标的基础上，充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息，提出考虑节点重要性的 CN、AA、ＲA 链路预测相似性指标。在 4 个真实数据集上进行仿真实验，以 AUC 值作为链路预测精度评价指标，实验结果表明，改进的算法在 4 个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法，能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测.

matlab度中心性代码Reed_Solomon_Algorithm Reed Solomon编码和解码算法的研究。 原始代码来自matlab文件交换。 我也做了一些优化工作。 新功能如下： 多边形度m是可配置的 primepoly是可配置的 generatepoly“ b”是可混淆的 支持短代码。 码长不匹配2 ^ m-1; 参考 艾略特·布里格斯（Elliot Briggs）（2020）。 Reed Solomon解码器使用RiBM算法（），MATLAB中央文件交换。 于2020年6月20日检索。

包含了基于层间相似性的特征向量中心性度量的原文和中文翻译。 部分摘要： 在这篇文章中，我们提出了一种改进的基于特征向量的时序网络中心性度量方法（IECM），将相邻层间的耦合强度视为层间相似度。通过对两个真实网络节点的时间全局效率影响的结果进行比较，发现该方法比传统的ECM方法能更准确地识别出具有影响力的节点。