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人工智人-家居设计-多层网络式智能结构的优化配置研究.pdf

matlab分时代码多层网络 在这里，您将找到一些我用于时变多层网络分析的代码示例，这些示例正在基于一组语言范式同时收集的一组EEG和fMRI数据上运行。 这些代码是与模态无关的，因此您可以在构建它们后将它们应用于网络矩阵。 您将获得如何在每个脚本中构造初始多层矩阵的指南。 此处上传的大多数代码都是不一定可以通过工具箱访问的代码，我希望您会发现它们很有用。 有时间后，我将继续上载有关网络鲁棒性和效率的代码。 一些代码依赖于一组网络和连接工具箱，例如Sporns等人（2010年）的Brain Connectivity Toolbox，Mucha等人（2010年）的多层社区检测工具箱以及Bassett等人的多层网络分析工具箱。等人，（2013年）。 因此，在运行我在此处上传的代码之前，我建议您下载这些toolobox并添加到Matlab路径中。 如果您在运行代码时遇到任何问题，发现代码中的任何错误或方法或编码的应用程序中的任何错误，请让我知道。 我愿意接受任何意见和建议。 感谢您的光临，并与我分享这个旅程;）

介绍了一种多层网络的传播模型，里面包含相关代码和数据集。

本资源收录了关于多层网络的模块度最大化问题的（multiplex modularity maximization，mmm）genlouvain贪婪算法，pmm算法与自编谱方法，并收录了一些常用的多层网络数据（包括实际数据与合成数据），并附上了算法在这些数据上的运行结果。特别地，对于合成数据，还提供了nmi与ari评价指标的代码

许多复杂的系统由通过不同层的耦合网络组成，其中每个层代表许多可能的交互类型之一。 一个基本的问题是如何在多层网络中提取社区。 当前算法要么将多层网络分解为单层网络，要么通过使用共识聚类扩展单层网络的算法。 但是，由于批评这些方法忽略了各层之间的连接，从而导致精度低。 为了解决这个问题，提出了一种定量函数（多层模块密度），用于多层网络中的社区检测。 之后，我们证明了多层模块化密度的迹线优化等效于算法的目标函数，例如内核K均值，非负矩阵分解，频谱聚类和多视图聚类。层网络，为设计社区检测算法提供了理论基础。此外，通过同时分解与多层网络相关的矩阵，开发了一种半监督联合非负矩阵分解算法（S2-jNMF）。 与传统的半监督算法不同，部分监督被集成到S2-jNMF算法的目标中。 最后，通过在人工和现实世界网络上的大量实验，我们证明了所提出的方法优于多层网络中用于社区检测的最新方法。

在大多数自然和工程系统中，一组实体以复杂的模式相互交互，这些模式可以包含多种类型的关系、随时间变化并包括其他类型的复杂性。 此类系统包括多个子系统和连接层，重要的是要考虑此类“多层”特征，以尝试提高我们对复杂系统的理解。 因此，有必要通过开发（和验证）一个框架和相关工具来以综合方式研究多层系统，从而概括“传统”网络理论。 这种努力的起源可以追溯到几十年前，并出现在多个学科中，现在对多层网络的研究已成为网络科学中最重要的方向之一。 在本文中，我们讨论了多层网络（和相关概念）的历史，并回顾了此类网络上爆炸性的工作。 为了统一近期大量工作中的不同术语，我们讨论了多层网络的一般框架，构建了一个术语词典将众多现有概念相互联系起来，并提供了在相关概念之间进行比较、对比和翻译的深入讨论例如多层网络、多路复用网络、相互依赖的网络、网络的网络等等。 我们还调查和讨论了可以表示为多层网络的现有数据集。 我们回顾了将单层网络诊断推广到多层网络的尝试。 我们还讨论了对多层网络模型和概念（如社区结构、连接组件、张量分解和多层网络上的各种类型的动态过程）的快速扩展的研究。 我们以总结和展望结束。

多张量 多层网络张量分解，用于社区检测，链路预测和度量层相互依赖性。 新版本：可以在找到新的更新高效的cpp和python版本。 在此链接中，您可以找到文档和用法示例。 因此，将不再维护该存储库中的代码，所有将来的新更新都将上载到新的存储库 。 实现以下算法： [1] De Bacco，C.，Power，EA，Larremore，DB，＆Moore，C.（2017）。 多层网络中的社区检测，链接预测和层相互依赖性。 物理评论E，95（4），042317。 如果使用此代码，请引用 。 预印本可在或找到。 如果您进一步对MultiTensor扩展感兴趣： ：用于合并节点属性 Contisciani M.，Power E.和De Bacco C.（2020）。 多层网络中具有节点属性的社区检测，《科学报告》 10，15736（2020）。 ：用于合并互惠 Safdari H.

muxViz v3.1：R程序包 安装 v3.1是最新的，并且会不断更新。 它是一个R软件包（仍在开发中，不在CRAN上），可以通过以下方式安装在R中： devtools :: install_github( " manlius/muxViz " ) 背景 R包muxViz使可视化和分析互连的多层网络。 它支持对多层数据的分析： 多层相关分析 多层中心度分析和环形表示 多层社区结构检测 多层结构还原性 多层图案分析 动态过程和时变多层网络的动画可视化 muxViz支持以下多层网络的分析和可视化： 以及以下图层布局： 什么是多层网络？ 多层网络是一类广泛用于代表经验复杂系统的模型，包括生物分子网络（例如，相互作用组，代谢组），神经元网络（例如，连接组），信息和通信网络，社会/社会技术/社会生态网络，经济和金融网络，城市和交通网络。 您可以在专用的上阅读更多内容，也可以在此。 文献