复杂网络及其在信息领域中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-30页 |
| ·复杂网络的发展背景 | 第17-20页 |
| ·复杂网络的国内外研究现状 | 第20-24页 |
| ·复杂网络的理论研究 | 第21-22页 |
| ·复杂网络的应用研究 | 第22-24页 |
| ·复杂网络的研究意义 | 第24-25页 |
| ·一些有影响的国内外研究组织 | 第25-27页 |
| ·主要工作与结构安排 | 第27-30页 |
| 第二章 复杂网络性质 | 第30-43页 |
| ·相关术语 | 第30-32页 |
| ·度分布 | 第31-32页 |
| ·平均最短路径长度 | 第32页 |
| ·常见的几种网络 | 第32-36页 |
| ·随机网络 | 第32-34页 |
| ·小世界网络 | 第34-35页 |
| ·无标度网络 | 第35-36页 |
| ·无标度网络的鲁棒性 | 第36-39页 |
| ·复杂网络中的常见模型 | 第39-43页 |
| ·WS小世界网络模型 | 第39-40页 |
| ·无标度网络的BA模型 | 第40-43页 |
| 第三章 基于网络的人类移动可预测性研究 | 第43-65页 |
| ·课题背景及意义 | 第43页 |
| ·数据收集与分析 | 第43-47页 |
| ·数据来源 | 第44页 |
| ·原始数据的内涵--通话记录与移动行为的相关性质 | 第44-47页 |
| ·数据处理 | 第47页 |
| ·用户位置熵的确定 | 第47-53页 |
| ·熵值与基本方程 | 第47-53页 |
| ·预测的基本极限 | 第53-61页 |
| ·符号说明 | 第53-54页 |
| ·Fano不等式 | 第54-55页 |
| ·可预测度Πmax的上界估计 | 第55-56页 |
| ·规律性可作为可预测性的下界 | 第56-59页 |
| ·可预测性与规律性之间的关系 | 第59-61页 |
| ·规律性的依赖参数及其与人口统计因素的关系 | 第61-65页 |
| ·规律性与访问位置数N 的关系 | 第61页 |
| ·规律性与年龄性别的关系 | 第61-62页 |
| ·规律性与采样对象收入及语种的关系 | 第62-63页 |
| ·规律性与居住区域及人口密度的关系 | 第63-65页 |
| 第四章 增强无标度网络抗击蓄意攻击的能力 | 第65-80页 |
| ·问题的提出 | 第65-68页 |
| ·网络重构算法 | 第68-70页 |
| ·算法简介 | 第68-69页 |
| ·LS算法 | 第69-70页 |
| ·HS算法 | 第70页 |
| ·重构网络的主要参数分析 | 第70-75页 |
| ·BA模型构造网络 | 第70-71页 |
| ·平均最短路径长度 | 第71-72页 |
| ·度分布P(k) | 第72-75页 |
| ·仿真实验结果及讨论 | 第75-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第五章 基于网络逻辑重构防范DDOS 攻击 | 第80-96页 |
| ·问题的提出 | 第80-84页 |
| ·算法介绍 | 第84-92页 |
| ·算法思路 | 第84-85页 |
| ·最小二乘法拟合网络系统历史数据 | 第85-87页 |
| ·在线最小二乘估计的递推算法 | 第87-89页 |
| ·线性预测可能受攻击目标 | 第89-90页 |
| ·攻击检测过程描述 | 第90-91页 |
| ·重构受攻击网络的逻辑拓扑 | 第91-92页 |
| ·仿真结果及讨论 | 第92-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 第六章 复杂网络中认知协同网的资源分配 | 第96-110页 |
| ·课题背景及意义 | 第96-100页 |
| ·算法介绍 | 第100-108页 |
| ·算法描述 | 第100-101页 |
| ·博弈信号 | 第101-104页 |
| ·粒子优化 | 第104-108页 |
| ·仿真结果与讨论 | 第108-109页 |
| ·小结 | 第109-110页 |
| 第七章 总结与展望 | 第110-113页 |
| ·本论文研究总结 | 第110-111页 |
| ·前景展望 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-126页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第126-128页 |
