network 度值代码

以下是Python实现的计算网络度值的代码：

import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 1), (2, 4), (4, 5), (5, 2)])

# 计算节点的入度和出度
in_degrees = dict(G.in_degree())  # 节点的入度
out_degrees = dict(G.out_degree())  # 节点的出度

# 输出节点及其入度和出度
for node in G.nodes():
    print("Node:", node, "In-degree:", in_degrees.get(node, 0), "Out-degree:", out_degrees.get(node, 0))

这个代码创建了一个有向图，添加了一些边。然后使用 `in_degree()` 和 `out_degree()` 函数计算了每个节点的入度和出度，并将其存储在字典中。最后，对于每个节点，打印出它的节点编号、入度和出度。

相关问题

BP神经网络置信度代码

BP神经网络置信度代码是一种用于神经网络分类问题的算法，它可以评估神经网络对分类结果的置信度。通常情况下，BP神经网络的分类结果只给出了一个标签，但是在实际应用中，我们需要知道这个标签的置信度有多高。

在BP神经网络中，置信度可以通过计算输出层每个神经元的激活值来实现。具体来说，对于一个输入样本，BP神经网络会输出一个向量，其中每个分量代表该样本属于对应类别的置信度。我们可以选择其中置信度最高的类别作为分类结果，并且可以根据其他类别的置信度大小来评估分类结果的可靠程度。

下面是一个简单的BP神经网络置信度代码的示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 构建BP神经网络
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='logistic', solver='adam', alpha=0.0001, max_iter=1000)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据的类别
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测的置信度
prob = clf.predict_proba(X_test)

# 输出预测结果及置信度
print('Predicted label:', y_pred)
print('Confidence:', prob)

相关问题：
1. BP神经网络是什么？
2. BP神经网络的训练过程是怎样的？
3. 神经网络分类问题中，什么是置信度？如何计算？

基于lstm模型的温度预测matlab代码实现

要基于LSTM模型实现温度预测的Matlab代码，首先需要导入相关的工具包，包括Deep Learning Toolbox和Neural Network Toolbox。然后，可以按照以下步骤进行实现：

Step 1: 数据准备
首先，需要准备用于训练和测试的温度数据集。可以使用历史的温度数据作为输入特征，将未来某个时间点的温度作为目标输出。数据集可以是一个时间序列的数组，每一行代表一个时间步。

Step 2: 构建LSTM网络模型
使用LSTM网络是因为其在处理时间序列数据方面具有优势。在Matlab中，可以使用深度学习网络设计工具箱来创建LSTM网络模型。具体可以使用下面的代码：

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize) ...
    lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','sequence') ...
    fullyConnectedLayer(outputSize) ...
    regressionLayer];

net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

其中，inputSize表示输入特征的大小，hiddenSize表示隐藏层中的神经元数量，outputSize表示输出的大小。XTrain和YTrain分别表示训练集的输入特征和目标输出。

Step 3: 模型训练
利用准备好的训练数据集，使用trainNetwork函数对LSTM模型进行训练。可以设定训练的参数和选项，如迭代次数、学习率等。具体可以使用如下代码：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0);

net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

Step 4: 模型预测
训练完成后，可以使用训练好的LSTM模型进行预测。首先，需要准备好测试数据集，然后使用trainedNetwork函数对测试数据进行预测。具体可以使用如下代码：

YPred = predict(net, XTest);

其中，XTest表示测试集的输入特征。

Step 5: 结果评估
最后，可以评估预测结果的准确性。可以使用一些指标，如均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE），来衡量预测结果和实际观测值之间的差异。

以上就是基于LSTM模型的温度预测的Matlab代码实现过程。希望可以帮助到你！