复杂网络在Matlab中的基本实现

利用MATLAB实现复杂网络建模，涵盖BA无标度网络、WS小世界网络、NS小世界网络和ER随机网络。

这个Matlab代码集合涵盖了复杂网络中的基本网络模型，包括BA_NET、Clustering_Coefficient.m、Degree_Distribution.m、NN_coupled_net.m、NW_net.m、randomgraph.m、suijitu.m和WS_net.m。这些模型对研究复杂网络结构和特性具有重要意义。

复杂网络研究的重要工具，提供涵盖各类必备程序的Matlab优化应用。

在Matlab环境下，结合差分进化算法和杂草优化算法，形成改进的差分进化杂草优化算法，用于优化BP网络的权重以实现回归拟合。详细信息请参阅我的博客。

与BP神经网络相比，GRNN具有以下优点：(1) 网络的训练是单程进行，无需迭代。(2) 隐含层神经元个数由训练样本自动适应确定。

大型数据集的出现，帮助研究人员发现了复杂网络的特性，例如大规模波动和异质性。这也导致了标准理论框架和模型的崩溃。直至近期，这些系统仍被视为无序的点和连接集。然而，最近的进展引发了对复杂连接模式对动力现象影响的深入研究。本书全面介绍了这些影响。从大脑到生态系统、电网和互联网等大量系统都可以表示为庞大而复杂的网络。本书适用于物理、统计力学、数学生物学和信息科学等多个学科的研究生和研究人员。它的模块化方法允许读者轻松查阅最感兴趣的章节。为了便于非专家理解，避免了使用复杂的数学公式。

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。

这个存储库包含Matlab和Python中使用神经网络进行OLS学习的代码，适用于蛛网模型。Matlab代码分别是'cobweb_ANN.m'（使用线性激活函数）和'cobweb_ANN_2.m'（使用Sigmoid激活函数），Python代码分别是'cobweb_ANN_P.py'（线性激活函数）和'cobweb_ANN_P_2.py'（Sigmoid激活函数）。所有代码都使用 'Shocks_var.txt' 和 'w_lag.txt' 两个数据文件，确保结果的可比性。

该模型采用了http://dx.doi.org/10.1109/TNN.2004.824268中提出的想法。实现了http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49023-b-spline-based-repetitive-neurocontroller中描述的一些修改。由Michal Malkowski为http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49077-b-spline-network-based-repetitive-controller--c-code开发的非常简洁