| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景、目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外发展与课题研究现状 | 第9-11页 |
| ·本论文主要研究工作和结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 复杂网络社团划分 | 第12-21页 |
| ·复杂网络概述 | 第12-16页 |
| ·复杂网络基本属性 | 第12-13页 |
| ·复杂网络基本模型 | 第13-16页 |
| ·复杂网络社团划分 | 第16-20页 |
| ·复杂网络传统的社团结构发现算法 | 第16-19页 |
| ·复杂网络智能社团结构发现算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基因表达式编程 | 第21-33页 |
| ·演化算法的起源及基本概念 | 第21-22页 |
| ·遗传算法(GA) | 第22-25页 |
| ·遗传算法(GA)概述 | 第22-23页 |
| ·遗传算法(GA)理论研究 | 第23-25页 |
| ·遗传编程(GP) | 第25-27页 |
| ·GP介绍 | 第25页 |
| ·GP基本执行流程 | 第25-27页 |
| ·基因表达式编程(GEP) | 第27-32页 |
| ·GEP基因结构及编码 | 第28-29页 |
| ·GEP适应度函数 | 第29-30页 |
| ·GEP遗传算子 | 第30-31页 |
| ·GEP基本执行流程 | 第31-32页 |
| ·GEP与GA、GP的区别 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 多基因族编码的GEP复杂网络社团划分算法 | 第33-42页 |
| ·复杂网络社团划分问题描述 | 第33页 |
| ·社团划分衡量标准模块度 | 第33-34页 |
| ·多基因族(Multi-gene Families,MGF)编码 | 第34-35页 |
| ·精英迁移策略 | 第35-36页 |
| ·多基因族编码的GEP算法的主要思想及步骤 | 第36-41页 |
| ·染色体编码 | 第36-38页 |
| ·种群初始化 | 第38页 |
| ·选择 | 第38-39页 |
| ·交叉 | 第39-40页 |
| ·倒置 | 第40页 |
| ·变异 | 第40-41页 |
| ·限制变换 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第42-58页 |
| ·参数及环境设置 | 第42页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第42-52页 |
| ·Zachary网络实验及分析 | 第42-47页 |
| ·与GA算法对比分析 | 第47-52页 |
| ·算法在股票复杂网络中的应用 | 第52-56页 |
| ·股票网络建模 | 第52页 |
| ·股票网络实验及结果分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简历、在学期间发表的学术论文 | 第64页 |