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课题：无标度网络模型构造姓名赵训学号201026811130班级实验班1001一、源起无标度网络（或称无尺度网络）的概念是随着对复杂网络的研究而出现的。
“网络”其实就是数学中图论研究的图，由一群顶点以及它们之间所连的边构成。
在网络理论中则换一套说法，用“节点”代替“顶点”，用“连结”代替“边”。
复杂网络的概念，是用来描述由大量节点以及这些节点之间错综复杂的联系所构成的网络。
这样的网络会出现在简单网络中没有的特殊拓扑特性。
自二十世纪60年代开始，对复杂网络的研究主要集中在随机网络上。
随机网络，又称随机图，是指通过随机过程制造出的复杂网络。
最典型的随机网络是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·雷尼提出的ER模型。
ER模型是基于一种“自然”的构造方法：假设有个节点，并假设每对节点之间相连的可能性都是常数。
这样构造出的网络就是ER模型网络。
科学家们最初使用这种模型来解释现实生活中的网络。
ER模型随机网络有一个重要特性，就是虽然节点之间的连接是随机形成的，但最后产生的网络的度分布是高度平等的。
度分布是指节点的度的分布情况。
在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。
在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布。
在一般的随机网络（如ER模型）中，大部分的节点的度都集中在某个特殊值附近，成钟形的泊松分布规律（见下图）。
偏离这个特定值的概率呈指数性下降，远大于或远小于这个值的可能都是微乎其微的，就如一座城市中成年居民的身高大致的分布一样。
然而在1998年，Albert-László Barab ási、Réka Albert等人合作进行一项描绘万维网的研究时，发现通过超链接与网页、文件所构成的万维网网络并不是如一般的随机网络一样，有着均匀的度分布。
他们发现，万维网是由少数高连接性的页面串联起来的。
绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超链接，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的链接，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。
一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，网络技术在各行各业中的应用越来越广泛。
为了提高我们的网络实践能力，培养我们的动手操作能力，学校组织了网络实践实训课程。
通过本次实训，我们不仅掌握了网络基础知识，还学会了网络设备的配置与维护，提高了自己的实际操作技能。
二、实验目的1. 掌握网络基础知识，了解网络架构和协议；2. 熟悉网络设备的操作，学会网络设备的配置与维护；3. 培养团队合作精神，提高动手实践能力；4. 提升网络故障排查与解决能力。
三、实验内容本次实训主要包括以下内容：1. 网络基础知识学习：了解网络拓扑结构、网络协议、网络设备等基本概念；2. 网络设备操作：学习交换机、路由器等网络设备的操作方法；3. 网络设备配置：掌握VLAN、STP、OSPF等网络协议的配置；4. 网络故障排查：学习网络故障的定位与解决方法；5. 网络项目实践：完成一个小型网络项目的搭建与维护。
四、实验过程1. 理论学习：通过课堂讲解、自学等方式，掌握网络基础知识；2. 实验操作：在实验室环境下，按照实验指导书进行网络设备的操作和配置；3. 团队合作：分组进行网络项目实践，共同完成项目搭建与维护；4. 故障排查：在实验过程中，遇到网络故障时，进行故障定位与解决。
五、实验结果与分析1. 网络基础知识掌握情况：通过本次实训，我们对网络基础知识有了更深入的了解，能够熟练运用网络拓扑结构、网络协议等概念；2. 网络设备操作能力：通过实际操作，我们掌握了交换机、路由器等网络设备的操作方法，能够独立完成网络设备的配置与维护；3. 网络项目实践能力：在团队协作中，我们共同完成了小型网络项目的搭建与维护，提高了自己的项目实践能力；4. 网络故障排查能力：通过实际操作，我们学会了网络故障的定位与解决方法，提高了自己的故障排查能力。
六、实验心得体会1. 实践出真知：通过本次实训，我们深刻体会到理论知识与实际操作相结合的重要性；2. 团队合作精神：在实验过程中，我们学会了与他人沟通、协作，提高了自己的团队协作能力；3. 艰苦奋斗精神：实训过程中，我们遇到了各种困难和挑战，但通过努力，我们最终克服了困难，完成了实验任务；4. 网络技术发展迅速：网络技术日新月异，我们要不断学习，跟上时代的步伐。
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，模型网络算法在各个领域都得到了广泛应用。
为了深入了解模型网络算法的原理和应用，我们设计并完成了一次模型网络算法实验。
本次实验旨在通过构建一个简单的模型网络，学习并验证模型网络算法在数据处理和模式识别等方面的性能。
二、实验目的1. 理解模型网络算法的基本原理；2. 掌握模型网络算法的实现方法；3. 评估模型网络算法在不同数据集上的性能；4. 分析模型网络算法的优缺点。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、Scikit-learn、Matplotlib4. 数据集：Iris数据集、MNIST数据集四、实验内容1. 模型网络算法概述模型网络算法是一种基于图论的算法，通过构建模型网络来模拟真实世界中的复杂关系。
模型网络由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。
模型网络算法可以用于数据分析、模式识别、知识图谱构建等领域。
2. 模型网络算法实现本次实验采用Python编程语言实现模型网络算法。
具体步骤如下：（1）加载数据集：从Iris数据集和MNIST数据集中获取数据。
（2）构建模型网络：根据数据集的特征，构建模型网络。
例如，在Iris数据集中，可以按照花种类型构建节点，按照特征值构建边。
（3）模型网络算法：使用模型网络算法对数据进行处理。
例如，使用PageRank算法计算节点的权重，使用链接预测算法预测节点之间的关系。
（4）性能评估：使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型网络算法在不同数据集上的性能。
3. 实验结果与分析（1）Iris数据集在Iris数据集上，我们使用PageRank算法计算节点的权重，并使用链接预测算法预测节点之间的关系。
实验结果显示，模型网络算法在Iris数据集上的准确率达到80%以上。
（2）MNIST数据集在MNIST数据集上，我们使用模型网络算法对图像进行分类。
实验结果显示，模型网络算法在MNIST数据集上的准确率达到90%以上。
网络构建实训报告模板1. 实训概述在本次网络构建实训中，我们小组的任务是使用网络构建技术搭建一个稳定高效的局域网，为公司内部提供可靠的网络服务。
本报告将详细介绍我们的实训方案和具体实施情况。
2. 实训目标我们的实训目标如下：1. 构建一个具备高可靠性和高带宽的局域网；2. 配置网络安全设置，确保信息的保密性和完整性；3. 实现网络中各个节点的互通和稳定性。
3. 实施步骤3.1 网络规划在规划阶段，我们首先进行了对公司的需求分析和网络拓扑设计。
我们了解到公司有5个部门，每个部门都需要连接到网络，并且需要保证上下行数据传输的稳定性和速度。
经过分析，我们设计了一种星状拓扑结构，其中核心交换机连接到每个部门的交换机，每个部门的交换机再连接到部门内的设备。
这样的设计可以有效减少网络拥堵，提高网络的可靠性和稳定性。
3.2 硬件选型根据需求分析，我们选用了一台高性能的核心交换机，用于连接各个部门的交换机。
同时，我们选用了具有较大端口数量和高带宽的交换机作为部门内的设备。
此外，为了增强安全性，我们还选用了防火墙设备和入侵检测系统。
3.3 网络配置在实际配置过程中，我们首先完成了硬件的安装和连接。
然后，根据网络规划设计，对核心交换机和部门交换机进行了基本配置，包括IP地址分配、VLAN划分等。
接下来，我们配置了防火墙设备和入侵检测系统，并设置了相应的安全策略和规则。
3.4 网络测试完成配置后，我们进行了网络的功能测试和性能测试。
我们测试了局域网中各个部门之间的互通性，以及网络的响应速度和稳定性。
通过大量的测试数据和监控信息，我们确认网络搭建成功，并确保了网络的可用性和安全性。
4. 实训成果我们成功地搭建了一个稳定高效的局域网，为公司内部提供了可靠的网络服务。
实训成果如下：1. 构建了星状拓扑结构的局域网，确保了网络的稳定性和可靠性；2. 完成了核心交换机和部门交换机的配置，实现了各个部门之间的互通；3. 配置了防火墙和入侵检测系统，提高了网络的安全性；4. 进行了网络功能测试和性能测试，确认了网络的可用性和稳定性。
无标度网络及其应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的不断发展，大量数据的产生和传输使得网络拓扑结构变得越来越重要。
传统的网络拓扑结构是基于规则结构的，如网格、树形结构等。
然而，很多实际网络并不是规则结构，而是非常复杂的结构，例如社交网络、生物网络等，在这些网络中，节点和边缘的数量都非常大，且由于节点之间的联系是随机的，因此称之为无标度网络。
无标度网络是一种高可靠性、高鲁棒性、高健壮性的网络结构，已经成为复杂网络研究中的重要研究对象。
无标度网络的研究有助于揭示复杂网络结构的形成机制和演化规律，对预测和控制其行为具有重要意义。
无标度网络在生物学、社会学、信息科学等领域都有广泛应用，如基因调控网络、社交网络、信息获取等。
二、研究内容及方法本研究将重点研究无标度网络的建模和演化规律，并探究无标度网络的一些重要应用，包括社交网络、生物网络、信息传播等。
(1) 无标度网络建模无标度网络的建模是指通过一定数学方法描述网络的拓扑结构，本研究将采用BA算法、赫尔曼-戈尔德伯格-韦恩斯坦算法等常用的无标度网络建模算法建立无标度网络模型，并对其进行分析和验证。
(2) 无标度网络演化规律研究无标度网络是动态变化的网络，在网络演化过程中，节点可能会加入或退出网络，边缘可能会新建或断开。
本研究将从网络的各个方面入手，探究无标度网络的演化规律，包括节点的度分布、网络的平均路径长度、聚类系数等指标，以揭示无标度网络的形成机制和演化规律。
(3) 无标度网络的应用研究本研究还将探讨无标度网络在生物学、社会学、信息科学等领域中的应用，如基因调控网络、社交网络、信息传播等，分析无标度网络在这些领域中的重要作用，从而为相关领域的发展提供理论支持。
研究方法主要包括数据分析、网络模型构建、数学建模等方法。
三、研究计划及预期成果本研究计划在未来一年内完成，具体计划如下：第一阶段：文献调研和数据收集，了解无标度网络的研究现状和前沿进展，收集无标度网络数据并进行预处理。
无标度网络实验报告引言无标度网络是一种网络结构模型，其节点度数的分布服从无标度幂律分布。
在无标度网络中，只有少部分节点拥有较高的度数，而大多数节点的度数相对较低。
无标度网络在许多领域有着广泛的应用，包括社交网络、互联网、生物网络等。
本实验旨在通过构建一个简单的无标度网络模型，在实践中深入了解无标度网络的特性和行为。
方法本实验使用Python编程语言进行网络模型的构建和实验分析。
首先，我们使用NetworkX库创建一个空的无向图对象。
然后，我们按照无标度网络的特性，逐步添加节点和边，以构建一个无标度网络模型。
具体步骤如下：1. 添加一个初始节点。
2. 每次添加一个新节点时，与网络中已存在的节点建立m条边连接。
3. 按照无标度网络的幂律分布特性，选择一个已存在的节点加入边的目标节点。
4. 重复步骤3，直到网络中的节点数达到指定的数量。
使用以上方法，我们可以创建一个包含N个节点的无标度网络。
接下来，我们将对该网络进行实验分析。
实验结果与分析我们首先构建了一个包含100个节点的无标度网络，并计算了节点的度数分布。
如下图所示：N= X; m0= 3; m= 3;%初始化网络数据adjacent_matrix = sparse( m0, m0);%初始化邻接矩阵for i = 1: m0for j = 1:m0if j ~= i %去除每个点自身形成的环adjacent_matrix(i,j) = 1;%建立初始邻接矩阵，3点同均同其他的点相连endendendadjacent_matrix =sparse(adjacent_matrix);%邻接矩阵稀疏化node_degree = zeros(1,m0+1); %初始化点的度node_degree(2: m0+1) = sum(adjacent_matrix);%对度维数进行扩展for iter= 4:Niter %加点total_degree = 2*m*(iter- 4)+6;%计算网络中此点的度之和cum_degree = cumsum(node_degree);%求出网络中点的度矩阵choose= zeros(1,m);%初始化选择矩阵% 选出第一个和新点相连接的顶点r1= rand(1)*total_degree;%算出与旧点相连的概率for i= 1:iter-1if (r1>=cum_degree(i))&( r1<cum_degree(i+1))%选取度大的点choose(1) = i;breakendend% 选出第二个和新点相连接的顶点r2= rand(1)*total_degree;for i= 1:iter-1if (r2>=cum_degree(i))&(r2<cum_degree(i+1))choose(2) = i;breakendendwhile choose(2) == choose(1)%第一个点和第二个点相同的话，重新择优 r2= rand(1)*total_degree;for i= 1:iter-1if (r2>=cum_degree(i))&(r2<cum_degree(i+1))choose(2) = i;breakendendend% 选出第三个和新点相连接的顶点r3= rand(1)*total_degree;for i= 1:iter-1if (r3>=cum_degree(i))&(r3<cum_degree(i+1))choose(3) = i;breakendendwhile (choose(3)==choose(1))|(choose(3)==choose(2))r3= rand(1)*total_degree;for i=1:iter-1if (r3>=cum_degree(i))&(r3<cum_degree(i+1))choose(3) = i;breakendendend%新点加入网络后, 对邻接矩阵进行更新for k = 1:madjacent_matrix(iter,choose(k)) = 1;adjacent_matrix(choose(k),iter) = 1;endnode_degree=zeros(1,iter+1);node_degree(2:iter+1) = sum(adjacent_matrix);endmatrix = adjacent_matrix;tu_plot.mfunction tu_plot(rel,control)%由邻接矩阵画连接图，输入为邻接矩阵rel，必须为方阵；%control为控制量，0表示画出的图为无向图，1表示有向图。
默认值为0r_size=size(rel);%a=size(x)返回的是一个行向量，该行向量第一个元素是%x的行数，第2个元素是x的列数if nargin<2 %nargin是用来判断输入变量个数的函数control=0; %输入变量小于2，即只有一个，就默认control为0endif r_size(1)~=r_size(2)%行数和列数不相等，不是方阵，不予处理disp('Wrong Input! The input must be a square matrix!');return;endlen=r_size(1);rho=10;%限制图尺寸的大小r=2/1.05^len;%点的半径theta=0:(2*pi/len):2*pi*(1-1/len);[pointx,pointy]=pol2cart(theta',rho);theta=0:pi/36:2*pi;[tempx,tempy]=pol2cart(theta',r);point=[pointx,pointy];hold onfor i=1:lentemp=[tempx,tempy]+[point(i,1)*ones(length(tempx),1),point(i,2)*ones( length(tempx),1)];plot(temp(:,1),temp(:,2),'r');text(point(i,1)-0.3,point(i,2),num2str(i));%画点endfor i=1:lenfor j=1:lenif rel(i,j)link_plot(point(i,:),point(j,:),r,control); %连接有关系的点endendendset(gca,'XLim',[-rho-r,rho+r],'YLim',[-rho-r,rho+r]);axis offfunction link_plot(point1,point2,r,control)%连接两点temp=point2-point1;if (~temp(1))&&(~temp(2))return;%不画子回路endtheta=cart2pol(temp(1),temp(2));[point1_x,point1_y]=pol2cart(theta,r);point_1=[point1_x,point1_y]+point1;[point2_x,point2_y]=pol2cart(theta+(2*(theta<pi)-1)*pi,r);point_2=[point2_x,point2_y]+point2;if controlarrow(point_1,point_2);elseplot([point_1(1),point_2(1)],[point_1(2),point_2(2)]);end输入FreeScale（50），可建立一个初始结点为3，最终结点为50的无标度网络，用tu_plot()画图可得到网络建模图形初始结点为3，最终结点为70的无标度网络图形五、结论在网络理论中，无标度网络（或称无尺度网络）是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。
