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复杂网络结构特征分析与动力学研究

致谢第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
插图第11-13页
表格第13-14页
符号与缩略语第14-17页
目录第17-21页
1 绪论第21-35页
 摘要第21页
   ·复杂网络理论研究概述第21-25页
     ·复杂网络研究兴起的背景第21-23页
     ·复杂网络在各领域中的实例第23-25页
   ·复杂网络研究的基础知识第25-28页
     ·网络结构特征的统计描述第25-27页
     ·复杂网络的经典结构特征第27-28页
   ·复杂网络研究的进展和现状第28-31页
     ·复杂网络的建模第28-29页
     ·网络化的分析方法第29页
     ·复杂网络上的动力学研究第29-31页
   ·本文的研究思路及主要创新点第31-35页
     ·整体研究思路和内容第31-33页
     ·本文创新点第33-35页
2 网络建模及结构特征分析方法第35-49页
 摘要第35页
   ·图论研究中的经典网络模型第35-37页
     ·规则网络(Regular Lattice)第35-36页
     ·随机网络(Random Network)第36-37页
   ·复杂网络理论研究中的网络模型第37-41页
     ·Watts-Strogatz小世界模型第37-38页
     ·Barabasi-Albert(BA)无标度模型第38-39页
     ·基于演化规则的网络模型第39页
     ·基于个体特性的网络模型第39-41页
   ·炼油系统复杂任务-资源网络的建模及结构特性分析第41-48页
     ·基本拓扑结构特征第42-43页
     ·任务-资源网络的度分布及介数分布第43-45页
     ·任务-资源网络的边权重分布及节点强度分布第45-47页
     ·拓扑结构的物理意义及产生原因第47-48页
   ·小结第48-49页
3 基于交易数据的关系网络建模及结构分析第49-65页
 摘要第49页
   ·引言第49-51页
   ·数据收集方法及关系网络建立第51-52页
   ·关系网络统计特征分析第52-57页
     ·城市用户数量及交易额分析第52-54页
     ·人均消费分布分析第54-57页
   ·交易网络骨干分析与数据可视化第57-61页
     ·骨干分析方法第57-58页
     ·城市交易网络骨干分析结果与可视化第58-61页
   ·网络上的资金流动分析第61-63页
     ·资金流动试验第61-62页
     ·资金流动试验结果第62-63页
   ·小结第63-65页
4 静态网络上的物流动态过程分析第65-77页
 摘要第65页
   ·引言第65-67页
   ·供应链网络模型第67-70页
     ·无关配置模型Uncorrelated Configuration Model(UCM)第68-69页
     ·簇配置模型Correlated Configuration Model(CCM)第69-70页
   ·供应链物流模型第70-72页
   ·仿真试验及结果讨论第72-76页
     ·拓扑结构特征分析第74-75页
     ·物流效率分析第75-76页
   ·小结第76-77页
5 动态网络上的传播动力学分析第77-93页
 摘要第77页
   ·引言第77-78页
   ·静态网络上的感染模型第78-81页
     ·SI易感-感染模型第78-79页
     ·SIS易感-感染-易感模型第79-80页
     ·SIR易感-感染-移除模型第80-81页
   ·种群感染模型(Metapopulation Model)第81-84页
     ·感染过程第81页
     ·扩散过程第81-83页
     ·全局扩散阈值第83-84页
   ·动态网络上的种群感染过程第84-88页
     ·扩散过程第85-86页
     ·全局扩散阈值第86-88页
   ·仿真实验及结果讨论第88-92页
     ·m=1第89-90页
     ·m>1第90-92页
   ·小结第92-93页
6 动态网络上传播过程的控制方法第93-109页
 摘要第93页
   ·引言第93-94页
   ·动态网络上的SIS感染过程第94-97页
   ·动态网络上的SIR感染过程第97-98页
   ·动态网络上的传播过程控制机制第98-102页
     ·随机免疫策略第99页
     ·目标免疫策略第99-100页
     ·邻居免疫策略第100-102页
   ·仿真实验及结果讨论第102-106页
     ·随机免疫策略第102-103页
     ·目标免疫策略第103-105页
     ·邻居免疫策略第105-106页
   ·小结第106-109页
7 结论与展望第109-113页
 摘要第109页
   ·研究工作总结第109-110页
   ·研究工作展望第110-113页
参考文献第113-121页
作者简历及攻读博士学位期间主要研究成果第121-122页

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