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基于Multi-Agent复杂网络的自然疫源性疾病计算模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 传染病数学建模第11-12页
        1.2.2 基于Multi-Agent系统传染病建模第12-13页
        1.2.3 基于复杂网络传染病建模第13-14页
    1.3 本文的研究内容第14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
第2章 传染病传播数学模型研究第16-22页
    2.1 SI模型第16-17页
    2.2 SIS模型第17-18页
    2.3 SIR模型第18-19页
    2.4 SIS与SIR模型结合与扩展第19-20页
    2.5 本章小结第20-22页
第3章 基于FCM的个体Agent建模研究第22-32页
    3.1 Agent的概念和基本特征第22-23页
    3.2 Agent基本结构模型第23-25页
        3.2.1 认知型Agent第23-24页
        3.2.2 反应型Agent第24-25页
    3.3 改进的Agent混合结构模型第25-28页
        3.3.1 Agent内部构成第25-26页
        3.3.2 Agent结构形式化模型第26-28页
    3.4 基于FCM的Agent推理模型第28-30页
        3.4.1 模糊认知图第28-30页
        3.4.2 Agent的FCM推理模型第30页
    3.5 Agent规则库第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
第4章 复杂网络及改进网络模型研究第32-48页
    4.1 网络属性第32-33页
    4.2 几种复杂网络模型第33-39页
        4.2.1 规则网络第33页
        4.2.2 随机网络第33-34页
        4.2.3 小世界网络第34-36页
        4.2.4 无标度网络第36-39页
    4.3 改进的无标度网络模型第39-47页
        4.3.1 度分布定义及解析方法第40-41页
        4.3.2 演化模型第41-45页
        4.3.3 数据仿真第45-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 基于Multi-Agent改进的无标度网络传染病传播模型第48-66页
    5.1 Multi-Agent和无标度网络结合方法第48-49页
    5.2 Multi-Agent改进的无标度网络传染病传播模型第49-58页
        5.2.1 仿真模型的参数集第50-51页
        5.2.2 个体Agent的状态集第51页
        5.2.3 个体Agent的属性集第51-53页
        5.2.4 个体Agent FCM决策推理模型第53-55页
        5.2.5 个体Agent规则库第55-57页
        5.2.6 关系网络重连规则第57-58页
    5.3 改进的无标度网络上Agent行为模型第58-60页
    5.4 传染病扩散传播过程第60-61页
    5.5 传染病传播模型集成GIS第61-65页
        5.5.1 GIS数据格式第61-62页
        5.5.2 导入GIS数据第62-63页
        5.5.3 GIS渲染技术第63-64页
        5.5.4 传染病传播模型集成GIS效果展示第64-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第6章 传染病传播模型结果分析第66-72页
    6.1 仿真模型验证第66-71页
        6.1.1 基准情况第66-67页
        6.1.2 改进的无标度网络模型对传染病传播的影响第67-68页
        6.1.3 FCM推理模型对传染病传播的影响第68-69页
        6.1.4 人群规模对传染病传播的影响第69-70页
        6.1.5 初始感染率对传染病传播的影响第70-71页
    6.2 本章小结第71-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-80页
致谢第80页

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