| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-16页 |
| 1.2 已有研究成果 | 第16-23页 |
| 1.2.1 网络节点动力学及基于节点的网络传播模型 | 第17-18页 |
| 1.2.2 网络矩封闭动力学及矩封闭模型 | 第18-19页 |
| 1.2.3 网络上渗流理论模型 | 第19-20页 |
| 1.2.4 基于网络连边的传播模型 | 第20-21页 |
| 1.2.5 网络上的信息传播模型 | 第21-23页 |
| 1.3 准备知识 | 第23-24页 |
| 1.4 论文创新点 | 第24-25页 |
| 1.5 本文研究内容及结构 | 第25-28页 |
| 第二章 人口统计学信息驱动下的动态演化社团网络病毒传播 | 第28-54页 |
| 2.1 基于人口统计学的两社团动态演化网络病毒传播 | 第29-46页 |
| 2.1.1 一般网络模型 | 第29页 |
| 2.1.2 社团内部的人口统计信息演化 | 第29-31页 |
| 2.1.3 社团内部的传播 | 第31-32页 |
| 2.1.4 社团之间的传播 | 第32页 |
| 2.1.5 具有出生和死亡的两社团SIS模型一般形式 | 第32-34页 |
| 2.1.6 带出生和死亡的两社团SIS模型的一个特殊形式 | 第34页 |
| 2.1.7 SIS模型平衡点的全局稳定性分析 | 第34-42页 |
| 2.1.8 数值模拟 | 第42-46页 |
| 2.2 基于两城市差异性的病毒传播动力学分析 | 第46-53页 |
| 2.2.1 模型的建立 | 第46-47页 |
| 2.2.2 基本再生数 | 第47-48页 |
| 2.2.3 平衡点及稳定性分析 | 第48-51页 |
| 2.2.4 数值模拟 | 第51-52页 |
| 2.2.5 敏感性分析及控制策略 | 第52-53页 |
| 2.3 小结 | 第53-54页 |
| 第三章 信息和病毒耦合作用下网络传播动力学 | 第54-74页 |
| 3.1 信息和病毒网络传播动力学模型 | 第54-63页 |
| 3.1.1 建模的背景 | 第55-58页 |
| 3.1.2 模型的导出 | 第58-62页 |
| 3.1.3 模型的逼近 | 第62-63页 |
| 3.2 考虑意识水平的信息传播模型及控制策略 | 第63-72页 |
| 3.2.1 信息传播模型的建立 | 第64-65页 |
| 3.2.2 模型的理论分析 | 第65-67页 |
| 3.2.3 数值模拟 | 第67-69页 |
| 3.2.4 信息传播的控制策略 | 第69-72页 |
| 3.3 小结 | 第72-74页 |
| 第四章 三部图网络上基于边的计算机病毒传播模型 | 第74-86页 |
| 4.1 模型的建立 | 第75-83页 |
| 4.2 参数敏感性分析 | 第83-84页 |
| 4.3 总结 | 第84-86页 |
| 第五章 多因素耦合影响下的季节性手足口病的传播分析 | 第86-98页 |
| 5.1 基于人口统计信息和学校开学因素的模型 | 第87-89页 |
| 5.2 基本再生数 | 第89-90页 |
| 5.3 参数估计 | 第90-93页 |
| 5.4 参数敏感性分析 | 第93-96页 |
| 5.5 结论 | 第96-98页 |
| 第六章 总结和展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
| 个人简介、在读期间发表的论文及研究成果 | 第116-117页 |
