例12:一只游船上有800(1000)人,一名游客不慎患传染病,12(10)小时后有3人发病,由于船上不能及时隔离,问经过60(30)小时,72小时,患此病的人数.(与人口模型和Logistic模型类似) 先用python和matlab模拟 我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import random import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u's

function spreadingability=sir(A,beta,mu) for i=1:length(A) for N=1:50%随机次数 InitialState=zeros(length(A),1);InitialState(i)=1; time=5;%传播时间 I(N,:)=sire(A,InitialState,beta,mu,time); end spreadingability(i,1)=mean(mean(I));%节点i的传播能力 end end function I=

My Focus: 路边违停 行为的传播模型; 学习基于SIR XXX模型的可行性分析.建立和结论分析 Author: 左忠义,王英英,包蕴 Mind Map:

一.LT模型:线性阈值模型 思想:当一个已经激活的节点去试图激活邻居节点而没有成功时,其对邻居节点的影响力被累积而不是被舍弃,这个贡献直到节点被激活或传播过程结束为止.该过程称为‘影响累积’. 过程: 1.集合中每个点随机分配一个阈值(或者按一定分布分配),阈值越大越不容易受到影响,反之容易受到影响: 初始激活节点集合中每个节点任意分配一个影响力值,即对邻居节点有多大影响力: 2.在t时刻,所有在t-1时刻处于激活状态的节点仍然保持激活,并且当这一时刻未被激活的节点u的邻居节点的影响力之和大于u

传统媒体,网络媒体的整合推广,我曾经提出过一个:Tn-Out模式 In-Out是NBA的篮球术语,你自己百度下 传统媒体承担"IN"的角色,负责传播的深度和建立公信力 网络媒体充当"OUT"的角色,负责传播的广度和受众的规模 这个In-Out模型,结合"z营销GSM框架"(<@z营销 很简单,简单到只有三个字:G·S·M> http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220100xbwh.html) 其实

SI模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import smallworld as sw #邻接矩阵 a = sw.a # 感染率 beta = sw.beta #初始患者 origin = sw.origin def si_(a, beta, origin): #总人数 n = a.shape[0] #控制符 judge = 1 #未感染人群 s = np.arange(n) s = np.delete(s, origin)

LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

My Focus: 行人违章过街 这一行为的传播与控制 Behavior definition in this paper: 人在生活中表现出来的生活态度及具体的生活方式 Title: Research on pedestrian crossing street violation communication based on SIRS model Author: 耿庆武 Contents: ​ 第一章,简述论文的研究背景和意义.国内外研究综述.研究内容以及技术路线进行介绍. ​ ​ 第二章,简

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

转眼间三月都已经过去一半,一直找不到有什么可以写的,一直想等自己把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来.但是,后来一想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的.即便以后回过头来再看这些文章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的无知或是稚嫩.不得不说,时间真的是一把杀猪刀,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多人的梦想.今天没有去实验室,我觉得在忙了一周后,应该停下来歇歇,有时候的驻足观望或许是为了更好的前行. 言归正传,今天想记录的是自己在仿真中遇到的一个问题,那

UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码 前言 近来正在系统研究一下深度学习,作为新入门者,为了更好地理解.交流,准备把学习过程总结记录下来.最开始的规划是先学习理论推导:然后学习一两种开源框架:第三是进阶调优.加速技巧.越往后越要带着工作中的实际问题去做,而不能是空中楼阁式沉迷在理论资料的旧数据中.深度学习领域大牛吴恩达(Andrew Ng)老师的UFLDL教程 (Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)提供了很好的基础理论推导

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html Matlab和C#混合编程文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329753.html Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度.2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行.在新版本中,带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新.MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的,其中

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

前面文章介绍了ASP.NET MVC中的模型绑定和验证功能,本着ASP.NET MVC没有魔法的精神,本章内容将从代码的角度对ASP.NET MVC如何完成模型的绑定和验证进行分析,已了解其原理. 本文的主要内容有: ● ModelBinder ● ValuePrivoder ● ModelMetadata ● 简单模型与复杂模型 ● 小结 ModelBinder ModelBinder是ASP. NET MVC用于模型绑定的核心组件,所有的ModelBinder都实现了IModelBinder

MATLAB r2018b mac中文版是一款强大的可视化数学分析软件,专门用于在Mac上执行数值计算,编程和可视化任务时极大地提高您的工作效率.在MATLAB的帮助下,您可以分析数据,创建应用程序,模型和开发算法,此外,由于其内置工具的大量选择,以及语言和内置数学算法,您可以仔细检查各种方法并找到解决方案比传统的编程语言和电子表格快得多.MATLAB可用于各种应用,从通信和信号处理到控制系统,视频处理,计算金融和生物学,测试和测量.   MATLAB R2018b for Mac版安装教程 M

www.arocmag.com/getarticle/?aid=4e02d91c19b0cced Internet 蠕虫防范技术研究http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2010)03-1032-03.html 基于统计分析建立流量动态临界线的蠕虫检测机制研究 http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2009)12-4774-03.html 基于传播模式的本地网络蠕虫检测模型http://www.arocmag