Network Protocols

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。

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。

基于BP神经网络的字母识别系统，包括向量建立、神经网络的建立、网络训练、性能分析、字符识别等。

在本项目感染_网络_重建中，您需要使用MATLAB软件来解决优化问题，才能运行大部分脚本。关键脚本和函数如下： figs_paper.m：生成论文中的所有图形（不包括原理图） example_reconstruction.m：此文件是重建示例，建议从此文件开始 predictor_prey_integrator.m：中心函数之一，负责集成动态 fun_net_recons.m：以离散间隔测量动态，使用cvx重建感染网络矩阵M 图形脚本说明 Fig1 - 使用example_reconstruction.m生成 Fig2 - 通过delta_equi_error.m生成 Fig3 - 原理图，无脚本 Fig4 - 无脚本 Fig5 - 使用multi_vs_single.m生成 Fig6 - 通过nExp_error.m生成 Fig7 - 通过噪音.m生成 Fig8 - 生成步骤包含steps_tfinal_recons.m和fixed_nMeas.m 每个图形都对应独立的脚本，方便执行计算并保存数据。

该负荷预测数学代码存储库包含用于神经网络训练和预测电负载的代码。此代码是用MATLAB编写的，为电力负荷预测提供精确的解决方案，帮助实现能源管理的优化。利用模式识别神经网络，模型能够从历史数据中提取特征，进而预测未来负荷趋势。

Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton. Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the original programs are available from our web page. The programs and documents are distributed without any warranty, express or implied. As the programs were written for research purposes only, they have not been tested to the degree that would be advisable in any important application. All use of these programs is entirely at the user's own risk. How to make it work:1. Create a separate directory and download all these files into the same directory.2. Download from http://yann.lecun.com/exdb/mnist the following 4 files:- train-images-idx3-ubyte.gz- train-labels-idx1-ubyte.gz- t10k-images-idx3-ubyte.gz- t10k-labels-idx1-ubyte.gz3. Unzip these 4 files by executing:- gunzip train-images-id