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适应度模型

于 2021-03-12 发布 文件大小:282KB
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代码说明：

  一种基于复杂网络的适应性模型，包含不同能量分布对度分布、不同删除概率影响、鲁棒性与脆弱性、平均路径 聚类系数、容错性(An adaptive model based on complex network is proposed, which includes the effects of different energy distribution on degree distribution, different deletion probability, robustness and vulnerability, average path clustering coefficient, and fault tolerance.)

文件列表：

适应度模型, 0 , 2018-09-12
适应度模型\111.fig, 5019 , 2017-06-06
适应度模型\differentY.m, 762 , 2017-06-06
适应度模型\eaem.m, 1685 , 2017-06-06
适应度模型\fit_2.asv, 2965 , 2017-06-06
适应度模型\fit_2.fig, 7619 , 2017-06-06
适应度模型\fit_2.m, 2959 , 2017-06-06
适应度模型\pd.m, 1275 , 2017-06-06
适应度模型\不同删除概率影响, 0 , 2018-09-12
适应度模型\不同删除概率影响\Untitled2.asv, 8855 , 2017-06-06
适应度模型\不同删除概率影响\Untitled2.m, 8841 , 2017-06-06
适应度模型\不同能量分布对度分布, 0 , 2018-09-12
适应度模型\不同能量分布对度分布\differentY.m, 762 , 2017-06-06
适应度模型\不同能量分布对度分布\fit_2.asv, 8493 , 2017-06-06
适应度模型\不同能量分布对度分布\fit_2.m, 8533 , 2017-06-06
适应度模型\不同能量分布对度分布\pd.m, 1275 , 2017-06-06
适应度模型\不同能量分布对度分布\不同能量分布的度3.fig, 16544 , 2017-06-06
适应度模型\加入节点能量.fig, 11440 , 2017-06-06
适应度模型\容错性, 0 , 2018-09-12
适应度模型\容错性\Aver_Path_Lengthc.m, 921 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\eaem.asv, 1916 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\eaem.m, 1687 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\fit_3ke.asv, 7053 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\fit_3ke.m, 7038 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\平均路径长度.fig, 8301 , 2017-06-06
适应度模型\容错性\最大连通子图.fig, 8280 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数, 0 , 2018-09-12
适应度模型\平均路径 聚类系数\Aver_Path_Length.asv, 915 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\Aver_Path_Length.m, 926 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\BA_net.m, 1728 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\Clustering_Coefficient.m, 923 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\eceshi.m, 3401 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\eceshi2.asv, 192 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\eceshi2.m, 235 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\fit_2 (2).asv, 8573 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\fit_2 (2).m, 8573 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\fit_2.asv, 10420 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\fit_2nengxiao.asv, 10067 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\fit_2nengxiao.m, 10067 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\gaijinBA_net.m, 3023 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\juleixishu.m, 10390 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\knn.asv, 10026 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\knn.m, 10060 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\pingjunlujing.m, 10429 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\wangluonengxiao.asv, 927 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\wangluonengxiao.m, 924 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\平均路径长度.fig, 9133 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\结果1.fig, 10498 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\结果2.fig, 16611 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\网络能效.fig, 9117 , 2017-06-06
适应度模型\平均路径 聚类系数\聚类系数.fig, 9138 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性, 0 , 2018-09-12
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\200点.fig, 4090 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\201.fig, 3962 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\24ba.fig, 8127 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\24ba2.fig, 8596 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\3模型平均路径长度2.fig, 9006 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\3模型最大连通子图2.fig, 8931 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\Aver_Path_Lengthc.m, 921 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\BA_net.asv, 1211 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\BA_net.m, 1195 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_2.asv, 3487 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_2ek.asv, 6115 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_2ek.m, 6090 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_2ekvsba.asv, 7370 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_2ekvsba.m, 7242 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_3ke.asv, 10501 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_3ke.m, 10467 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_4.asv, 10499 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\fit_4.m, 10431 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\gaijinBA_net.m, 2078 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\hs_err_pid11884.log, 20194 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\suijiguzhang.asv, 1831 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\xuyigongji.asv, 1895 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\xuyigongji.m, 2023 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\xuyigongji1.m, 2019 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\三个模型平均路径长度.fig, 10520 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\三个模型最大连通子图.fig, 10391 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\不同zeite值的度分布.fig, 14270 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\与ba比较度分布3.fig, 8757 , 2017-06-06
适应度模型\鲁棒性与脆弱性\度分布.fig, 8391 , 2017-06-06

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  • matlab--jingdianshili
    五个经典matlab仿真实例，由易到难，初学者的学习法宝(Five classic matlab simulation examples, easy to difficult, for beginners to learn magic)
    2014-10-07 11:22:48下载
    积分：1
  • Wavelet-Project-21-6-2005
    code source compression image using Haar wavelet By Arash Fattahi, Omid Aladini {r_ash,omid}@cs.sharif.edu To compress an image use this command in MATLAB: haar_compression(FILE_NAME,COMP_LEVEL,MOSAIC_SIZE) example: haar_compression( dancer.jpg ,50,3) //Haar mosaic size will be 2^3
    2015-02-15 15:07:24下载
    积分：1
  • lowp
    本程序是切比雪夫低通滤波器，用于电力系统离散数据基波提取(This program is a Chebyshev low-pass filter for extracting the fundamental power system discrete data)
    2014-02-13 23:29:47下载
    积分：1
  • juleipingjia
    为判断聚类结果质量的好坏，需要一个客观的评价指标来评价聚类结果的合理性。聚类性能评价方法通常分为三种：外部评价法，内部评价法，相对评价法。外部评价法将聚类结果得到类标签和已知类标签进行比较，此评价法的前提是数据集样本的类标签已知(In order to judge the quality of clustering results, good or bad, the need for an objective evaluation to assess the reasonableness of the clustering results. Clustering performance evaluation method is usually divided into three types: external evaluation method, internal evaluation method, relative evaluation method. External evaluation method of clustering results to obtain class labels and the known class labels are compared, the premise of this evaluation method is a class label known sample of the data set)
    2021-04-10 00:38:59下载
    积分：1
  • anp
    NP是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty 教授于1996年提出了一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在网络分析法（AHP）基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。其关键步骤有以下几个： 1 确定因素，并建立网络层和控制层模型。 2 创建比较矩阵。 3 按照指标类型针对每列进行规范化。 4 求出每个比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量。 5 一致性检验。如果不满足，则调整相应的比较矩阵中的元素。 6 将各个特征向量单位化(归一化)，组成判断矩阵。 7 将控制层的判断矩阵和网络层的判断矩阵相乘，得到加权超矩阵。 8 将加权超矩阵单位化(归一化)，求其K次幂收敛时的矩阵。其中第j列就是网络层中各元素对于元素j的极限排序向量。 (NP is a professor at the University of Pittsburgh TLSaaty presented in 1996, an adaptation of non-independent Hierarchy of decision-making method, which is the analytic network process (AHP) formed on the basis of the development of a new and practical decision-making method . The key steps are the following: A determining factor, and a network layer and control layer model. 2 create a comparison matrix. For each of the three types of indicators in accordance with normalized columns. 4 find the maximum for each comparison matrix eigenvalue and the corresponding eigenvectors. 5 consistency test. If not satisfied, then the comparison to adjust the corresponding matrix elements. 6 will each feature vector units of (normalized), to determine the composition of matrix. 7 to determine the control layer and network layer to determine matrix matrix multiplication, to be weighted super-matrix. 8 of the weighted super-matrix units of (normalized), seeking the powe)
    2010-01-28 09:36:45下载
    积分：1
  • ditui
    实现递推最小二乘，并给出辨识各次结果与收敛性(Recursive least squares implementation, and results are given recognition and convergence of various)
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    积分：1
  • Mfile
    A simple case which uses MATLAB for ploting phasor quantities. Apply the fault during simulation run and observe phasor quantities (you can change type of fault)
    2012-10-21 16:23:20下载
    积分：1
  • AICandMDL
    经典的信息论准则估计信号源个数。 使用空间谱估计理论，模拟发射信号由天线阵列接受采样。经过AIC和MDL两种算法，估计出采样序列中信号的个数，所加噪声是白噪声。(Classical information theory for sources number estimation. It s spatial spectrum estimation theory. it analogs transmission signal from the antenna array . It uses two algorithms“ AIC and MDL ”to estimate the number of sampled signal sequence. the added noise is white noise.)
    2021-03-25 11:39:14下载
    积分：1
  • Wheeled_Mobile_Robot
    用matlab实现轮式机器人的轨迹跟踪,相关代码以及生成视频(use matlab to realize tracking trajectory of wheeled mobile robot)
    2021-04-10 11:18:59下载
    积分：1
  • bayes_matlab
    功能强大的matlab写的bayes分类器(Powerful matlab write Bayes classifier)
    2008-04-26 18:22:51下载
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