| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 网络科学与复杂网络 | 第12页 |
| 1.2 地震数据的网络化 | 第12-16页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2.2 地震数据关系网络的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 复杂网络研究方法 | 第16-20页 |
| 1.3.1 复杂网络的研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 时空数据的网络化研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 基于时空影响域的地震网络构造方法研究 | 第22-48页 |
| 2.1 时空复杂性 | 第22-23页 |
| 2.2 地震数据网络化构造方法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 地震数据的网络化抽象 | 第23页 |
| 2.2.2 网络节点关系建立方法 | 第23-26页 |
| 2.2.3 经典方法的时空因果缺失 | 第26-28页 |
| 2.3 基于时空影响域的地震网络构造方法研究 | 第28-33页 |
| 2.3.1 时空影响域 | 第29-30页 |
| 2.3.2 网络构造的设想 | 第30-32页 |
| 2.3.3 算法描述 | 第32-33页 |
| 2.4 基于时空影响域的地震网络拓扑特征研究 | 第33-45页 |
| 2.4.1 复杂网络的基本拓扑特征量 | 第33-35页 |
| 2.4.2 地震数据来源 | 第35-36页 |
| 2.4.3 基本拓扑结构研究 | 第36-38页 |
| 2.4.4 度值的幂率分布 | 第38-42页 |
| 2.4.5 小世界特征判定 | 第42-43页 |
| 2.4.6 基于模块度的社团特征分析 | 第43-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-48页 |
| 第3章 面向重要节点的地震网络空间维度解析 | 第48-70页 |
| 3.1 复杂网络的节点重要性指标 | 第48-51页 |
| 3.1.1 度中心性 | 第49页 |
| 3.1.2 介数中心性 | 第49-50页 |
| 3.1.3 k-核 | 第50-51页 |
| 3.2 地震网络节点度中心性度量 | 第51-53页 |
| 3.3 地震网络节点介数中心性度量 | 第53-54页 |
| 3.4 地震网络k-核分解 | 第54-60页 |
| 3.4.1 地震网络的层次性 | 第54-56页 |
| 3.4.2 k-核层次划分方法 | 第56-57页 |
| 3.4.3 k-核分解 | 第57-60页 |
| 3.4.4 地震网络的层间关系 | 第60页 |
| 3.5 地震网络节点的核数 | 第60-62页 |
| 3.5.1 节点的核数分布 | 第60-61页 |
| 3.5.2 节点的核数与度数相关性 | 第61-62页 |
| 3.6 最高核子网的特征分析 | 第62-66页 |
| 3.6.1 最高核子网的影响力 | 第63-64页 |
| 3.6.2 空间分布 | 第64-66页 |
| 3.7 地震网络的空间尺度分析 | 第66-69页 |
| 3.7.1 地理空间尺度 | 第66-67页 |
| 3.7.2 多尺度网络特征分析 | 第67-69页 |
| 3.8 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 面向拓扑特征与能量的地震网络时间维度解析 | 第70-94页 |
| 4.1 演化:网络的时间维度解析 | 第70页 |
| 4.2 地震网络拓扑特征长期演化 | 第70-78页 |
| 4.2.1 演化异常点的定义 | 第71-72页 |
| 4.2.2 网络规模的演化 | 第72-74页 |
| 4.2.3 平均度值的演化 | 第74页 |
| 4.2.4 平均路径长度的演化 | 第74-75页 |
| 4.2.5 聚集系数的演化 | 第75-76页 |
| 4.2.6 网络结构熵的演化 | 第76-78页 |
| 4.2.7 核数的演化 | 第78页 |
| 4.3 地震网络拓扑特征短期演化 | 第78-84页 |
| 4.3.0 地震网络的Omori定律验证 | 第79-80页 |
| 4.3.1 Landers地震 | 第80-81页 |
| 4.3.2 Northridge地震 | 第81-82页 |
| 4.3.3 Guadalupe Victoria地震 | 第82-84页 |
| 4.4 短期演化异常点的原因探究 | 第84-91页 |
| 4.4.1 地震的能量 | 第84页 |
| 4.4.2 能量与核数的相关性 | 第84-87页 |
| 4.4.3 节点的核数变化预警 | 第87-91页 |
| 4.5 本章小结 | 第91-94页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的地震节点关系推理与预测 | 第94-116页 |
| 5.1 地震网络节点关系 | 第94-95页 |
| 5.2 贝叶斯网络 | 第95-97页 |
| 5.2.1 贝叶斯网络概念 | 第95页 |
| 5.2.2 贝叶斯网络的训练 | 第95-96页 |
| 5.2.3 贝叶斯网络的推理 | 第96-97页 |
| 5.3 地震网络重要节点关系提取 | 第97-99页 |
| 5.3.1 关系提取的问题描述 | 第97-98页 |
| 5.3.2 k-核分解与去环 | 第98-99页 |
| 5.4 地震网络节点关系训练 | 第99-103页 |
| 5.4.1 样本统计 | 第99页 |
| 5.4.2 条件概率计算 | 第99-100页 |
| 5.4.3 节点关系训练 | 第100-103页 |
| 5.5 地震网络节点关系推理 | 第103-112页 |
| 5.5.1 推理方式 | 第103-105页 |
| 5.5.2 评价指标 | 第105-106页 |
| 5.5.3 实验结果 | 第106-112页 |
| 5.6 地震节点关系预测实例 | 第112-114页 |
| 5.7 本章小结 | 第114-116页 |
| 第6章 总结与展望 | 第116-120页 |
| 6.1 总结 | 第116-117页 |
| 6.2 展望 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第130-131页 |