如何通过Matlab中的CNET函数来创建和分析复杂网络结构？请提供一个具体的实例。

要创建和分析复杂网络结构，特别是无标度网络，Matlab提供了一系列工具和函数。其中，CNET函数可以用来创建复杂网络，并进行后续分析。首先，了解复杂网络的基本特性，如节点度、网络度分布以及连接概率，是至关重要的。通过这些特性，我们可以模拟现实世界中的复杂系统，例如社交网络或生物网络。

参考资源链接：[Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/302m6sp46x?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是一个使用Matlab中的CNET函数来创建和分析复杂网络结构的实例步骤：

1. 定义网络参数：首先，你需要确定网络的规模，例如网络中的节点数和边数。此外，你可能还需要设置随机种子以确保每次生成的网络是可重复的。

    % 网络节点数和边数
    num_nodes = 100;
    num_edges = 300;
    
    % 随机种子
    rng(0);

2. 生成网络：使用CNET函数生成复杂网络模型。这个函数可以接受多种参数，用于控制生成网络的特性。

    % 创建复杂网络
    net = CNET(num_nodes, num_edges);

3. 分析网络：生成网络后，可以使用Matlab提供的其他工具来分析网络的结构特性，比如节点度分布。

    % 计算节点度
    degrees = degree(net);
    
    % 绘制节点度分布的直方图
    hist(degrees, 20);
    title('节点度分布');
    xlabel('节点度');
    ylabel('节点数量');

4. 可视化网络：使用Matlab的图形工具箱，可以将生成的网络结构可视化，以便直观理解网络连接模式。

    % 绘制网络图形
    figure;
    plot(net);
    title('复杂网络可视化');

通过以上步骤，你可以使用Matlab创建并分析复杂网络结构。为了深入理解这些概念，并学会更多相关技术，建议查阅《Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真》。这份资料将为你提供从理论到实践的全面指导，帮助你不仅仅局限于基础知识，还能掌握如何在复杂网络研究中应用这些工具和方法。

参考资源链接：[Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/302m6sp46x?spm=1055.2569.3001.10343)