Residual-Dense-Network

Matlab阻滞增长模型代码 - 残留稠密网络（RDN）（Caffe）是基于论文实现的：“Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, 等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。” 该实现要求的环境配置如下：操作系统: CentOS 7 (Linux kernel 3.10.0-514.el7.x86_64)CPU: Intel Xeon（R）E5-2667 v4 @ 3.20GHz x 32内存: 251.4 GBGPU: NVIDIA Tesla P4, 8GB软件:- Cuda 8.0（已安装Cudnn）- Caffe（需要matcaffe接口）- Python 2.7.5- Matlab 2017b 数据集:数据集与论文中提供的相同，读者可以直接使用或从提供链接下载。- 将“火车”目录复制到“ Caffe_ROOT / examples /”并将其重命名为“ RDN”- 将数据集准备到“数据”目录中- （可选）在Matlab中运行“data_aug.m”进行数据增强，命令示例：data_aug('data/')。 运行流程:1. 准备环境并安装所有依赖。2. 配置数据集路径并进行数据增强（可选）。3. 使用Caffe训练模型并进行图像超分辨率任务。4. 验证模型效果并进行结果分析。本实现展示了如何通过RDN模型提升图像超分辨率任务的性能，适用于需要高效超分辨率算法的计算机视觉应用场景。

密子图发现算法综述 摘要 本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关，但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题，对现有文献进行了系统性的整理和讨论，以便读者更容易理解这一主题。 关键词 密子图发现 图聚类 1. 引言 在各种网络中，密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置，研究者们也关注图中的密集区域，这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上，密集区域具有较小的直径，使得内部路由操作更快捷，甚至支持简单的全局路由策略。 2. 图术语与密度度量 在探讨各种密子图发现算法之前，本节概述了图的基本术语及密度度量标准，包括节点、边、权重、连通性和图的直径等。此外，还介绍了几种常用的密度度量方法，如节点密度、边密度和平均度等，这些度量对算法设计至关重要。 3. 算法分类与代表性实现 本节将密子图发现算法分为以下几类，并介绍了相应的代表性实现： 基于邻域的方法：通过分析图中节点的邻域识别密集区域。例如，K-Core算法通过递归移除度小于k的节点找到核心密集子图。 基于模组性的方法：最大化图的模组性值以发现密集子图，模组性用于衡量图分割质量，是评估社区检测算法效果的指标。 基于频次的方法：在多图情境下寻找频繁出现的密集子图，涉及频繁子图模式发现的图挖掘技术。 每类算法均有其特定的应用场景和优缺点。基于邻域的方法简单快捷但性能有限；基于模组性的方法分割效果优质但计算开销大；基于频次的方法适用于多图情况，但在单一图上效果不佳。

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。