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面向复杂网络的多智能体进化聚类算法算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 论文的研究背景与意义第9-10页
        1.1.1 复杂网络聚类第9-10页
        1.1.2 多智能体进化机制第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文的主要研究内容第13-14页
    1.4 本文的组织结构第14-15页
第2章 复杂网络聚类概述第15-23页
    2.1 复杂网络概述第15-17页
    2.2 社会网络的社团发现问题描述第17-19页
        2.2.1 社会网络的社团发现第17-18页
        2.2.2 社会网络社团发现的评价指标第18-19页
    2.3 PPI 网络的功能模块检测第19-22页
        2.3.1 PPI 网络功能模块检测问题描述第19页
        2.3.2 PPI 网络功能模块检测过程第19-20页
        2.3.3 PPI 网络功能模块检测评价指标第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 基于多智能体进化机制的社会网络社团发现算法第23-43页
    3.1 基本思想第23-24页
    3.2 算法描述第24-32页
        3.2.1 智能体编码第24-25页
        3.2.2 智能体能量和进化环境第25-26页
        3.2.3 进化算子第26-30页
        3.2.4 算法描述与分析第30-32页
    3.3 实验结果与分析第32-40页
        3.3.1 实验数据集第32-33页
        3.3.2 参数对算法的影响第33-35页
        3.3.3 真实网络的实验结果与分析第35-39页
        3.3.4 人工网络的实验结果与分析第39-40页
    3.4 本章小结第40-43页
第4章 基于多智能体进化机制的 PPI 网络功能模块检测算法第43-59页
    4.1 算法思想第43-44页
    4.2 算法描述第44-49页
        4.2.1 结合功能注释的相似度度量方法第44-45页
        4.2.2 进化算子第45-47页
        4.2.3 后处理过程第47-49页
        4.2.4 算法描述第49页
    4.3 实验结果与分析第49-57页
        4.3.1 实验数据集第49页
        4.3.2 参数和 GO 信息对算法的影响第49-52页
        4.3.3 实验结果与分析第52-57页
    4.4 本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-65页
附录第65-73页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第73-75页
致谢第75页

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