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无标度网络及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-29页
   ·无标度网络简介第13-16页
   ·现实中的无标度网络第16-18页
   ·无标度网络的研究意义与研究内容第18-23页
     ·无标度网络的研究意义第18-19页
     ·无标度网络的形成机制分析第19-20页
     ·无标度网络的研究内容第20-23页
   ·本文工作及主要创新点第23-27页
     ·无标度网络的演化研究第24-25页
     ·无标度网络的宏观调控第25页
     ·无标度网络的应用研究第25-26页
     ·本文主要创新点第26-27页
   ·论文结构第27-29页
第二章 相关概念与理论第29-39页
   ·复杂网络的结构特征第29-30页
   ·随机图网络模型第30-31页
   ·小世界网络第31-34页
   ·平均场理论第34-35页
   ·主方程方法第35-36页
   ·同步理论与鲁棒性第36-39页
第三章 基于BA模型的加速演化模型第39-49页
   ·网络加速演化的概念与分类第39-41页
   ·LA模型的拓扑特性第41-44页
   ·AA模型的拓扑特性第44-47页
   ·小结第47-49页
第四章 基于Ad hoc网络的加速演化模型第49-59页
   ·Ad hoc网络介绍第49-50页
   ·基于Ad hoc网络的加速演化模型第50-52页
   ·模型的拓扑性质第52-57页
     ·基于Ad hoc网络的线性增长演化模型第52-55页
     ·基于Ad hoc网络的加速演化模型第55-57页
   ·小结第57-59页
第五章 基于加权网络的加速演化模型第59-79页
   ·加权网络介绍第59-61页
     ·加权网络的定义第59-60页
     ·加权网络的基本特征第60-61页
     ·加权网络的形成方法第61页
   ·静态与动态方法下加权网络模型比较第61-68页
     ·静态方法下的加权网络模型第61-62页
     ·动态方法下的加权网络模型第62-63页
     ·数值仿真与结果分析第63-68页
   ·加权网络的加速演化模型第68-77页
     ·加权模型的加速演化过程第68-69页
     ·加速加权网络的度分布与强度分布第69-73页
     ·仿真实验第73-77页
   ·小结第77-79页
第六章 节点数固定的复杂网络模型第79-85页
   ·引言第79-80页
   ·节点数固定的三类演化模型第80-84页
   ·小结第84-85页
第七章 无标度网络的宏观调控第85-95页
   ·无标度网络宏观调控的目标、原则与方法第85-88页
     ·宏观调控的目标第85-86页
     ·宏观调控的一般原则第86页
     ·无标度网络宏观调控的方法第86-87页
     ·宏观调控的技术难点第87-88页
   ·由度分布得到网络拓扑连接的方法第88-90页
   ·基于节点获取全局信息能力的无标度网络的调控第90-94页
     ·局域世界演化模型介绍第90-91页
     ·基于节点获取全局信息能力的无标度网络第91-94页
   ·小结第94-95页
第八章 无标度网络的社区发现及中心化第95-109页
   ·社区发现及其相关算法第95-101页
     ·社区发现介绍第95-96页
     ·社区发现算法第96-101页
   ·网络中心化指标第101-102页
   ·基于Laplace谱分解方法的社区发现方法及中心化第102-108页
     ·算法描述第102-103页
     ·实例分析第103-108页
   ·小结第108-109页
第九章 基于重尾分布的排队系统及其优化第109-119页
   ·重尾分布与多服务器排队系统介绍第109-111页
     ·重尾分布第109-111页
     ·多服务器排队系统第111页
   ·基于重尾分布的多服务器排队模型第111-114页
     ·系统效率分析第112-113页
     ·代价模型及其优化第113-114页
   ·数值仿真第114-118页
     ·基于事件驱动的排队系统仿真设计第114-116页
     ·仿真实验及结果分析第116-118页
   ·小结第118-119页
第十章 Internet虚拟用户网络研究第119-128页
   ·Internet虚拟用户网络的拓扑分析第119-120页
     ·虚拟用户网络的构造第119-120页
     ·虚拟用户网络的无标度性第120页
   ·社区发现算法的评价标准第120-121页
   ·挖掘系统的设计及其流程第121-125页
     ·挖掘系统的设计第121-122页
     ·社区发现模块第122-123页
     ·中心化模块第123-124页
     ·挖掘系统的工作流程第124-125页
   ·系统实现第125-127页
   ·结论第127-128页
第十一章 总结与展望第128-131页
   ·本文主要研究结论第128-129页
   ·后续研究内容展望第129-131页
参考文献第131-141页
攻读博士学位期间的研究成果第141-143页
致谢第143-144页

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