community preserving network embedding

在IT领域，聚类算法是数据挖掘中的重要分支，用于发现数据集中的自然群体或类别。此名为“广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类”的案例中，主要使用MATLAB进行开发，展示了针对网络入侵检测的聚类分析。网络入侵聚类在网络安全中是关键问题，特别是在异常检测领域。MATLAB的神经网络库提供了强大的工具，能够构建并训练不同类型的广义神经网络（GNN）。GNN作为一种非监督学习方法，通过加权距离计算形成聚类，尤其适用于处理复杂的非线性问题。 聚类算法在异常检测中的应用主要是通过识别与正常流量显著不同的模式，来发现潜在的入侵行为。此案例中，可能用到了自适应共振理论（ART）或自组织映射（SOM），这些网络可以自我组织并形成数据的拓扑结构，适合处理高维数据的聚类任务。 在实际操作中，MATLAB代码对网络入侵数据进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等步骤。然后将预处理后的数据输入到神经网络模型中，通过迭代训练优化聚类结果。通过轮廓系数和Calinski-Harabasz指数等评估模型性能，最终可视化聚类结果，以帮助理解不同数据群体间的关系。

MATLAB BP神经网络以及GABP神经网络，包括数据.mat，并附有详细注释，便于更改和理解。

HGE代码采用超图嵌入技术对多路关系进行建模。该代码对应论文《Modeling Multi-way Relations with Hypergraph Embedding》，发表于CIKM 2018。 目录结构： train_miss_final：模拟案例1（包含缺失数据），包含DeepWalk、LINE、HHE和HGE算法的测试。 train_nomiss_final：模拟案例2（不包含缺失数据），包含MC-AGA、DeepWalk、LINE、HHE和HGE算法的测试。 用法： 下载完整目录，保持原样。 在目录下运行以“go”开头的程序文件，即可获得论文中给出的实验结果。 致谢： 感谢Ben Hanmer提供的averagePrecisionAtK.m文件，我们对其评估.m文件进行了部分修改。

MySQL Installer Community 8.0.22.0

GPS网平差的matlab程序，亲自编写，代码有很详细的注释。

用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

通过本实验的学习，使学生了解BP神经网络基本知识，掌握利用这种算法并进行预测的主要步骤。选择相关数据，利用BP网络建立神经网络并进行预测。

在VC中调用MATLAB神经网络工具箱，介绍如何利用COM组件实现VC与MATLAB之间的数据交换。首先，在MATLAB中完成两个神经网络函数，一个用于检验，另一个用于预测。

This Chaos Toolbox includes a full suite for calculating the largest Lyapunov exponent, as well as methods for simultaneously determining the delay time and embedding window. Additionally, the toolbox can calculate the box dimension and generalized dimension of time series data. The functionality offers a comprehensive approach to analyzing chaotic systems using MATLAB, providing researchers with essential tools for time series analysis and chaos theory studies.

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。