网络演化模型

演化网络加速分布式对偶平均算法 该研究关注在演化网络环境下，如何利用加速分布式对偶平均算法优化模型参数。演化网络是指网络拓扑结构随时间动态变化的网络，这给分布式优化带来了挑战。 传统分布式优化算法在处理此类问题时效率较低。而加速分布式对偶平均算法通过引入历史梯度信息，能够更快地收敛到最优解。 研究重点关注如何在演化网络环境下实现该算法，并通过理论分析和实验验证其有效性。结果表明，相比于现有方法，该算法在收敛速度和精度方面均有显著提升。

面向网络热点事件舆情分析需求，本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术，从网络评论中提取热点事件的时空信息，并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布，揭示事件舆论的动态演变，为舆情管理决策提供支持。

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。

讨论了无线传感网络中节点能耗的模型优化问题，提供了基于Matlab的源程序，可直接应用于实际环境。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在计算机科学、数据库和人工智能领域具有重要角色。它不仅限于简单的数据检索，利用多种算法和技术深度分析数据，揭示隐藏的模式、趋势和关联，支持决策和业务优化。数据挖掘包括数据预处理、模式识别、模型验证等多个环节，任务涵盖关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。其核心特点在于自动化和深度分析，使用决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等算法进行模式发现。发展至今，数据挖掘应用已扩展至社交媒体、生物信息学和推荐系统等多领域。

Hopfield网络（反馈网络）的仿真：simuhop设计solvehop设计Hopfield网络solvelin设计线性网络rands产生对称随机数learnbp反向传播学习规则learnh Hebb学习规则learnp感知层学习规则learnwh Widrow-Hoff学习规则initlin线性层初始化initp感知层初始化initsm自组织映射初始化plotsm绘制自组织映射图trainbp利用反向传播训练前向网络trainp利用感知规则训练感知层trainwh利用Widrow-Hoff规则训练线性层trainsm利用Kohonen规则训练自组织映射

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]

神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。

MATLAB图与网络模型：实例与编程 本章深入探讨图与网络在数学建模中的应用，并结合MATLAB编程，提供实际案例的解决方案。 主要内容包括: 图的基本概念与表示方法 网络流问题建模与求解 最短路径问题建模与求解 最小生成树问题建模与求解 应用实例：交通网络优化、物流配送规划等 通过学习本章内容，您将掌握使用MATLAB构建和分析图与网络模型的技巧，并能够应用于解决实际问题。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。