阿尔茨海默病胶质-病理反馈混合分数阶自适应网络动力学仿真代码与数值数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/3ky4dk3tsg

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 4.9 MB。

数据说明

本数据集包含与文章《阿尔茨海默病中具有胶质-病理反馈的混合分数阶自适应网络动力学》相关的仿真代码、数值输出和支持文件。该存储库包括确定性有向网络仿真、有向环形重连网络构建、基线和消融计算、分数阶与整数阶比较、简化对称参数扫描、分数阶敏感性分析、有限时间轨迹分离诊断，以及用于生成定量图表的数值数据。随附的Python脚本可复现主要仿真以及图2和图4–8，而CSV、NPZ、协议和README文件则记录了相应的参数设置、数值过程和输出数据。提供这些材料是为了支持对稿件中所报告的数学和计算结果进行透明性、可复现性和独立验证。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。