搜索资源列表
node-degree
- 复杂网络 节点度统计程序 C++ 网络中的节点度指与节点相连的边的个数-Complex statistical procedures for network nodes C++ Network nodes and node degrees refers to the number of connected edge
Exchange
- 此程序用来处理复杂网络中的交换节点的度的处理-This procedure is used to handle the processing of the complex network switching node degree
Constraint-Index
- 计算复杂网络中各节点的约束度，压缩包中含有程序的使用说明-Computational complexity constraints of network nodes, the package contains instructions for use compression program
ave_grid_analysis
- 复杂网络中平均节点的度分析，网络性质分析，评价网络可靠性(The analysis of the average node in complex networks, the analysis of network properties, and the evaluation of network reliability)
Graphnodedegree
- 复杂网络中计算节点的度和全局平均度的源程序(The source of the degree of computation and the global mean of the computational nodes in complex networks)
GraphPlotNodesDegreeDistribution
- 复杂网络中统计节点的度分布，同时画出节点度分布的源程序(The degree distribution of statistical nodes in complex networks, and draw the source of the degree of node distribution)
R8
- LTE系统网络架构更加扁平化简单化，减少了网络节点和系统复杂度，从而减小了系统时延，也降低了网络部署和维护成本。LTE系统支持与其他3GPP系统互操作。根据双工方式不同LTE系统分为FDD-LTE（Frequency Division Duplexing）和TDD-LTE (Time Division Duplexing)，二者技术的主要区别在于空口的物理层上（像帧结构、时分设计、同步等）。FDD系统空口上下行采用成对的频段接收和发送数据，而TDD系统上下行则使用相同的频段在不同的时隙上传输，较
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反