深度复杂网络

利用MATLAB实现复杂网络建模，涵盖BA无标度网络、WS小世界网络、NS小世界网络和ER随机网络。

求解步骤： 采用弗洛伊德算法求得任意两节点之间的距离。 计算各节点距离的平均值，即为网络的平均路径长度。

复杂网络研究的重要工具，提供涵盖各类必备程序的Matlab优化应用。

《复杂网络上的动力学过程》是一部详尽探讨复杂网络动力学行为的权威著作，其在图学习领域具有重要的先导意义。全书采用流畅的英文语言，内容丰富全面，系统地介绍了复杂网络理论知识。本书深入讨论了网络中各种动力学过程，包括传染、同步、演化和集体行为等现象，涵盖了SIR模型、同步动力学以及各种网络生成算法和拓扑特性的分析。此外，书中还探讨了稳定性、分岔理论、网络韧性以及非线性动力学和集体行为的涌现现象。通过学习本书，读者将建立起解决生物、信息和社会科学领域问题的坚实理论基础。

Sal-DCNN：探索变换域中的显著性预测 图像的变换域在区分显著区域和非显著区域方面展现出巨大潜力。Sal-DCNN 是一种新型深度复杂神经网络，通过学习像素域和变换域中的特征来预测图像显著性。 DFT域中的显著性提示分析 通过对离散傅里叶变换 (DFT) 域的研究，我们发现： 相谱编码了大部分显著性线索。 振幅谱的特定模式对显著性预测至关重要。 变换后的频谱对噪声和下采样具有鲁棒性。 Sal-DCNN 结构 Sal-DCNN 包括两个主要阶段： 复杂的密集编码器 三流多域解码器 这种结构允许在像素域和变换域中使用真实标注的显著图进行监督学习，从而实现更准确的显著性预测。 实验结果 实验结果表明，Sal-DCNN 在 3 个数据库上的图像显著性预测方面优于其他 8 种最新方法。 引用 如果您发现此方法有用，请引用以下论文： Jiang, B., et al. Image Saliency Prediction in Transformed Domain: A Deep Complex Neural Network Method. AAAI, 2019.

本程序将复杂网络邻接矩阵转换为 Pajek 网络文件格式，方便进一步分析和可视化。

复杂网络中的重要节点是指那些能够在较大程度上影响网络结构与功能的特殊节点。近年来，节点重要性排序研究备受关注，不仅在理论研究上具有重大意义，也在实际应用中展现广泛价值。不同类型网络中的节点评价方法各有侧重，学者们从不同实际问题出发设计出多种方法。系统综述了复杂网络领域中30余种重要节点挖掘方法，分为四大类，详细比较了它们的计算思路、应用场景和优缺点。同时，分析了当前节点排序研究的问题，并展望了未来的研究方向。

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利用实证数据分析QQ网络，研究了基于Internet的学生社交网络模型。通过比较网络度分布和特征参数，发现QQ网络与传统BA模型存在显著差异。提出了一种新的网络演化模型，并通过统计分析验证其与QQ网络参数的高度一致性，为学生社交网络研究提供了新的理论支持。

本资源详细介绍了如何利用MATLAB模拟复杂网络的攻击情况，以深入探索网络在受攻击时的性能变化。MATLAB是一种专业的数值计算和算法开发语言，广泛应用于数据可视化和网络安全研究。复杂网络包括互联网、电力网等结构复杂的系统，MATLAB支持构建随机图、小世界网络等模型，帮助分析网络结构与特性。攻击模拟涉及不同策略，如选择性攻击和随机攻击，评估网络的抗攻击能力和恢复潜力。本资源还提供了MATLAB源代码和可视化工具，助力网络安全研究与实践。