复杂网络拓扑特性的理论与应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 网络科学的国内外研究历史与现状 | 第12-19页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第19-20页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于泊松过程的演化网络及其度指数分析 | 第22-45页 |
| 2.1 基于泊松过程的无标度网络模型 | 第22-31页 |
| 2.1.1 网络建模 | 第23-24页 |
| 2.1.2 网络示例 | 第24-27页 |
| 2.1.2.1 演化示例 | 第24-26页 |
| 2.1.2.2 拟合示例 | 第26-27页 |
| 2.1.3 网络度指数分析 | 第27-31页 |
| 2.2 基于泊松过程的无标度网络的衍生模型 | 第31-35页 |
| 2.2.1 基于非齐次泊松过程的无标度网络 | 第31-33页 |
| 2.2.2 基于生灭过程的无标度网络 | 第33-35页 |
| 2.3 仿真实验与分析 | 第35-43页 |
| 2.3.1 网络建模 | 第35-37页 |
| 2.3.2 度分布拟合 | 第37-40页 |
| 2.3.3 鲁棒性分析 | 第40-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 多变量演化网络的亚态分布 | 第45-67页 |
| 3.1 多变量演化网络及其度分布 | 第45-50页 |
| 3.1.1 可变因素 | 第46页 |
| 3.1.2 具有可变因素的演化网络模型 | 第46-47页 |
| 3.1.3 演化网络的度分布 | 第47-50页 |
| 3.2 演化网络的亚态分布及其数字特征 | 第50-57页 |
| 3.2.1 亚态分布的定义 | 第50-53页 |
| 3.2.2 亚态分布的数字特征 | 第53-57页 |
| 3.3 仿真实验与分析 | 第57-65页 |
| 3.3.1 参数分析 | 第57-58页 |
| 3.3.2 演化网络的度分布拟合 | 第58-61页 |
| 3.3.3 实际分布拟合 | 第61-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于生灭过程的演化网络及其规模分析 | 第67-84页 |
| 4.1 基于生灭过程的演化网络建模 | 第67-70页 |
| 4.2 基于生灭过程的演化网络规模分析 | 第70-76页 |
| 4.2.1 M/M/∞排队系统 | 第70-74页 |
| 4.2.2 M/G/∞排队系统 | 第74-76页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第76-83页 |
| 4.3.1 基于M/M/∞系统的演化网络数值实验 | 第77-78页 |
| 4.3.2 基于M/G/∞系统的演化网络数值实验 | 第78-81页 |
| 4.3.3 人口网络模拟 | 第81-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 基于状态转移矩阵的最大似然度搜索算法 | 第84-105页 |
| 5.1 具有k遍历器的最大似然度搜索算法 | 第84-89页 |
| 5.1.1 算法描述 | 第84-86页 |
| 5.1.2 算法的状态矩阵 | 第86-87页 |
| 5.1.3 状态转移矩阵的理论分析 | 第87-89页 |
| 5.2 最大似然度搜索算法示例 | 第89-91页 |
| 5.3 仿真和效果分析 | 第91-99页 |
| 5.3.1 复杂网络模型的构建 | 第91页 |
| 5.3.2 数值模拟与对比实验 | 第91-99页 |
| 5.3.2.1 对比实验 | 第92-95页 |
| 5.3.2.2 遍历器实验 | 第95-97页 |
| 5.3.2.3 网络规模实验 | 第97-99页 |
| 5.4 应用与分析 | 第99-103页 |
| 5.4.1 复杂网络可靠性 | 第99-101页 |
| 5.4.2 复杂网络拓扑特性评估 | 第101-102页 |
| 5.4.3 关键字提取 | 第102-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第105-107页 |
| 6.1 全文总结 | 第105-106页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-115页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第115页 |
