| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 背景知识 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的内容与结构 | 第19-22页 |
| 第二章 相关概念与算法 | 第22-44页 |
| 2.1 相关概念 | 第22-26页 |
| 2.1.1 图 | 第22-24页 |
| 2.1.2 复杂网络 | 第24-25页 |
| 2.1.3 随机网络 | 第25-26页 |
| 2.2 网络模糊与精确motif及其意义 | 第26-27页 |
| 2.3 基于特征聚类的网络模糊motif识别算法FCMD | 第27-32页 |
| 2.3.1 网络中顶点的局部特征表达 | 第29-31页 |
| 2.3.2 算法举例说明 | 第31-32页 |
| 2.3.3 时间复杂度分析 | 第32页 |
| 2.4 改进的FCMD算法 | 第32-35页 |
| 2.4.1 改进的顶点的局部结构特征表达 | 第32-34页 |
| 2.4.2 举例说明 | 第34页 |
| 2.4.3 子图重叠的判别准则 | 第34-35页 |
| 2.5 常用的精确motif识别算法 | 第35-40页 |
| 2.5.1 基本思想 | 第35-36页 |
| 2.5.2 常见的判别准则 | 第36-37页 |
| 2.5.3 算法的分类 | 第37-38页 |
| 2.5.4 算法的实现工具 | 第38-40页 |
| 2.6 基于子图穷举的精确motif识别算法EEA | 第40-42页 |
| 2.6.1 基本思想与motif判别准则 | 第40页 |
| 2.6.2 举例说明 | 第40-42页 |
| 2.6.3 时间复杂度分析 | 第42页 |
| 2.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 网络模糊motif的精确化 | 第44-52页 |
| 3.1 模糊motif的精确化 | 第44-47页 |
| 3.1.1 模糊motif与精确motif的区别 | 第44页 |
| 3.1.2 精确化与图同构的关系 | 第44-45页 |
| 3.1.3 两种精确化方法 | 第45-47页 |
| 3.2 基于Hopfield网络的模糊motif精确化 | 第47-49页 |
| 3.2.1 Hopfield网络的基本概念 | 第47页 |
| 3.2.2 连续型Hopfield网络 | 第47-48页 |
| 3.2.3 基于连续型Hopfield网络的图同构模型 | 第48-49页 |
| 3.2.4 网络的训练步骤 | 第49页 |
| 3.3 基于EEA算法的模糊motif精确化 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 算法实验分析 | 第52-70页 |
| 4.1 实验平台 | 第52页 |
| 4.2 实验数据的选取 | 第52页 |
| 4.3 改进的FCMD算法实验与分析 | 第52-56页 |
| 4.4 模糊motif精确化实验与分析 | 第56-67页 |
| 4.4.1 EEA算法基本实验 | 第56-58页 |
| 4.4.2 基于Hopfield网络的精确化 | 第58-63页 |
| 4.4.3 基于EEA的精确化 | 第63-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
