| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 复杂生物网络构建研究的现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 背景知识介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 网络的拓扑结构 | 第16-19页 |
| 2.1.1 度分布 | 第16-17页 |
| 2.1.2 簇系数 | 第17-18页 |
| 2.1.3 平均路径长度 | 第18页 |
| 2.1.4 介数 | 第18页 |
| 2.1.5 度相关性 | 第18-19页 |
| 2.2 网络的计算机表示 | 第19-20页 |
| 2.2.1 邻接矩阵 | 第19-20页 |
| 2.2.2 道路矩阵 | 第20页 |
| 2.3 信息场的概念 | 第20-22页 |
| 第三章 图信息场理论模型与网络链式噪声的定义、产生机理、模拟、网络均衡去卷积算法 | 第22-37页 |
| 3.1 图信息场理论模型 | 第22-24页 |
| 3.2 链式噪声的定义与产生机理 | 第24-27页 |
| 3.2.1 链式噪声的定义 | 第24-25页 |
| 3.2.2 链式噪声的产生机理 | 第25-27页 |
| 3.3 链式噪声的模拟 | 第27-28页 |
| 3.4 网络均衡去卷积算法 | 第28-37页 |
| 3.4.1 网络去卷积算法（ND）原理 | 第28-30页 |
| 3.4.2 网络均衡去卷积算法（BND）噪声模型 | 第30-32页 |
| 3.4.3 基于新噪声模型的网络均衡去卷积算法（BND）推导 | 第32-34页 |
| 3.4.4 网络均衡去卷积算法（BND）的自相容性 | 第34-37页 |
| 第四章 网络均衡去卷积算法在蛋白质氨基酸关联网络中的应用 | 第37-53页 |
| 4.1 蛋白质氨基酸关联网络的重要性和研究现状 | 第37-38页 |
| 4.2 数据集和实验方法 | 第38-39页 |
| 4.2.1 基准数据集 | 第38页 |
| 4.2.2 初始观测到的关联矩阵 | 第38-39页 |
| 4.2.3 实验方法 | 第39页 |
| 4.3 实验结果 | 第39-51页 |
| 4.3.1 虚拟数据集实验结果 | 第39-41页 |
| 4.3.2 BND与基于共变异算法比较在真实蛋白质数据集实验结果 | 第41-50页 |
| 4.3.3 BND与从头开始结构预测算法比较在真实蛋白质数据集实验结果 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果讨论 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 网络均衡去卷积算法在基因调控网络中的应用 | 第53-58页 |
| 5.1 基因调控网络概念和研究现状 | 第53-54页 |
| 5.2 基准数据集和评价方法 | 第54-55页 |
| 5.2.1 基准数据集整理 | 第54页 |
| 5.2.2 评价方法 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果与讨论 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 网络均衡去卷积算法在社会共作者网络中的应用 | 第58-63页 |
| 6.1 社会共作者网络研究动机和现状 | 第58-59页 |
| 6.2 基准数据集和实验流程 | 第59-60页 |
| 6.2.1 基准数据集 | 第59-60页 |
| 6.2.2 实验流程 | 第60页 |
| 6.3 实验结果 | 第60-61页 |
| 6.3.1 1589个节点社会共作者网络实验结果 | 第60页 |
| 6.3.2 16726个节点社会共作者网络实验结果 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 7.1 总结 | 第63-64页 |
| 7.2 展望 | 第64-65页 |
| 附录A 缩写对照表 | 第65-66页 |
| 附录B 蛋白质氨基酸关联图实验数据 | 第66-87页 |
| 参考文献 | 第87-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第96-98页 |
