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小家电控制板（1河北工程大学数理科学与工程学院；2河北工程大学信息与电气工程学院）
摘要：音乐是人类文化的重要组成部分，对人类的精神世界有着重要的影响。为了进一步探索人类历史上音乐的发展过程和人类集体的当代音乐经验，我们建立了一个模型来探索这些问题。本文中，我们建立了一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，并建立了一个参数指标来评估音乐人的音乐影响。使用建立的模型，我们可以计算出任何音乐家的影响力和他自己的影响力。我们建立了一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，并建立了一个参数指标I i 来评估音乐人的音乐影响。使用建立的模型，我们可以计算出任何音乐家的影响力和他自己的影响力。关键词：复杂网络；时间序列分析；音乐风格 一、引言
音乐有着几千年的悠久历史，是人类文化遗产的重要组成部分。自古以来，音乐就发展并演变成多种体裁，不同体裁的音乐具有不同的特点，如结构、节奏和歌词。这些流派的诞生或者说原始流派的转型推动了人类音乐的发展，这些变化或者说发展受到很多因素的影响，比如音乐家的灵感、社会政治的变化和发展，当然在音乐发展的过程中也有小的变化和小的创作积累。音乐的诞生最终离不开音乐家的创作，
当他们创作新的音乐时，会受到上述诸多因素的影响。因此，为了进一步探索和理解音乐在人类历史发展中的作用，我们需要建立一个音乐发展的量化模型，以了解和衡量以前的音乐作品和音乐家对未来音乐发展的影响。二、假设
·我们假设当网络模型中的路径超过四个节点时，领导者对追随者几乎没有影响。·假设网络模型中一个节点的渗透率小于3，则该节点所代表的音乐人几乎不受其他人作品的影响。·我们假设时间本身对音乐的发展没有明显的影响。·我们假设数据中的特征能够充分反映每一种音乐的特征。
管道防爬刺图 1 ：网络模型示意图
三、音乐影响力网络模型与贬值指数问题一是构建一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，即有向网络图模型。本文以网红为起点，追随者为切入点，构建网络模型G （V， E），在网络图中，网红的存在度Vi越大，网红对音乐人的影响也就越大；追随者的Vj参与度越高，他们受到的音乐家的影响就越多，追随者受到的音乐家也就越多。由于数据集中样本过多，我们选择网络模型的子集G （V， E）进行可视化表示，如图1所示。这个问题要求你设置参数来分析音乐领袖，一个在音乐领域有影响力的人，通过网络图可以到。有影响力的人直接与追随者相连，说明有影响力的人直接影响追随者。但有影响力的人也会间接影响其他追随者（网络图中没有直接联系的追随者），因此，我们定义了音乐人影响力的衡量标准I i
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.：其中m表示以其影响力为起点的子集树的深度，如图2所示；智能婴儿床
12m表示当树的深度为0时，当领导者直接影响其追随者时，权重为f1，当领导者间接影响其追随者时，权重为12m。也就是说，冲击强度降低了。deg（Vij）指的是领导者Vij和他的影响力Vij的突出之处。从上面的定义可以看出，一个音乐迷在网络中越活跃，他的粉丝知名度越高，这个音乐人的音乐影响力就越大。图 2 影响计算指标示意图在上面的网络模型建立中，所有音乐家形成网络模型中的一个节点，每个节点有多个边缘，这些边缘点其他音乐家一直受到他的影响，和边缘节点的度，这是音乐家的追随者数量有影响。通过这个模型，我们可以选择一个音乐家，一个节点在一个正式的网络，以该节点为起点，可以选择网络模型的一个子集，子集是音乐家的树模型作为根节点，如图2所示。L1音乐家影响评价指标可以有效地判断每个音乐家的影响，这种方法是直接影响追随者的数量的总和
的音乐家和追随者的数量间接影响的音乐家，但是是有重量限制的间接影响，间接程度越大，影响越小。四、总结首先，我们构建了一个由音乐影响者和追随者组成的复杂网络模型，探讨了音乐家及其影响之间的关系。其次，我们使用k-means聚类方法对音乐样本进行聚类，然后定义类内方差和类外差异的测度，来探讨同类型音乐家的歌曲特征是否比不同类型音乐家的歌曲特征更相似。此外，我们使用综合聚类方法进一步对20所学校进行聚类，比较学校之间和学校内部的相似度和影响。此外，我们对影响者和追随者进行了显著性检验，分析影响者和音乐特征对追随者创作的影响。接下来，我们使用时间序列分析和可视化技术来分析数据集中每一个音乐特征随时间的变化，以识别标志音乐革命和革命者的重要特征，并解释派系和音乐家是如何随时间变化的。最后，通过以上结果和相关信息，我们发现了音乐的发展与社会和技术之间的关系。参考文献：[1]Liu Zhengwei. Compare the two "leaps" of Chinese and Western music in the 16th century [J]. Journal of Nanjing Art Institute （Music and Performance Edition）， 2012（04）：22-27+161.[2]Luo Qiqing. Social Communication of Opera Music in internet plus Times [D]. Nanchang University， 2019.
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