摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-20页 |
1.1 研究背景 | 第13-15页 |
1.2 现状及意义 | 第15-17页 |
1.2.1 研究现状 | 第15-17页 |
1.2.2 研究意义 | 第17页 |
1.3 研究内容 | 第17-20页 |
第二章 基本理论和基本概念 | 第20-33页 |
2.1 引言 | 第20-21页 |
2.2 图的基本概念 | 第21-22页 |
2.3 几种典型的复杂网络模型 | 第22-25页 |
2.4 复杂网络统计特性 | 第25-29页 |
2.4.1 复杂网络的度分布和累积度分布 | 第25-26页 |
2.4.2 点权 | 第26-27页 |
2.4.3 最短路径、平均路径、网络效率和介数 | 第27-28页 |
2.4.4 社团结构 | 第28页 |
2.4.5 集聚系数 | 第28-29页 |
2.4.6 K核分解 | 第29页 |
2.5 博弈理论 | 第29-30页 |
2.5.1 几类典型的博弈 | 第29-30页 |
2.5.2 纳什均衡 | 第30页 |
2.6 流行病传播模型 | 第30-32页 |
2.6.1 流行病传播基本分类 | 第30-31页 |
2.6.2 复杂网络上的流行病传播 | 第31-32页 |
2.7 本章小结 | 第32-33页 |
第三章 二分网络中个体的风险意识对病毒传播的影响 | 第33-40页 |
3.1 引言 | 第33-34页 |
3.2 二分网络中疾病传播模型 | 第34-36页 |
3.3 仿真结果 | 第36-39页 |
3.4 本章小结 | 第39-40页 |
第四章 度依存传播率下病毒变异模型研究 | 第40-51页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 可变异的流行病传播模型 | 第40-44页 |
4.2.1 异质网络中流行病传播动力学分析 | 第41-43页 |
4.2.2 同质网络中流行病传播动力学分析 | 第43-44页 |
4.3 数值模拟及讨论 | 第44-49页 |
4.4 本章小结 | 第49-51页 |
第五章 有模块的活动驱动网络中流行病传播的研究 | 第51-61页 |
5.1 引言 | 第51页 |
5.2 活动驱动的模块网络模型 | 第51-52页 |
5.3 流行病传播模型 | 第52-60页 |
5.3.1 SIS模型 | 第52-56页 |
5.3.2 SIRV模型 | 第56-60页 |
5.4 本章小结 | 第60-61页 |
第六章 活动驱动网络中异质感染率对流行病传播的影响 | 第61-69页 |
6.1 引言 | 第61页 |
6.2 流行病传播模型 | 第61-63页 |
6.3 活动驱动网络中的免疫 | 第63-65页 |
6.3.1 随机免疫(RI) | 第63-64页 |
6.3.2 目标免疫(AI) | 第64-65页 |
6.4 仿真结果 | 第65-68页 |
6.5 本章小结 | 第68-69页 |
第七章 资源有限下可视性对个体行为的影响 | 第69-79页 |
7.1 引言 | 第69页 |
7.2 囚徒困境博弈模型 | 第69-71页 |
7.3 仿真结果 | 第71-78页 |
7.4 本章小结 | 第78-79页 |
第八章 记忆和从众心理对个体免疫的影响 | 第79-88页 |
8.1 引言 | 第79页 |
8.2 模型描述 | 第79-81页 |
8.3 仿真结果及讨论 | 第81-87页 |
8.4 本章小结 | 第87-88页 |
第九章 有亲密度的修正活动驱动网络中免疫演化 | 第88-97页 |
9.1 引言 | 第88页 |
9.2 流行病传播模型 | 第88-89页 |
9.3 免疫博弈演化 | 第89-90页 |
9.4 仿真结果 | 第90-96页 |
9.5 本章小结 | 第96-97页 |
第十章 总结与展望 | 第97-100页 |
10.1 总结 | 第97-98页 |
10.2 展望 | 第98-100页 |
参考文献 | 第100-109页 |
致谢 | 第109-110页 |
附录A | 第110-117页 |
附录B | 第117-125页 |
博士期间发表的论文与参加的科研项目 | 第125-127页 |
1 发表的文章 | 第125-126页 |
2 科研项目 | 第126-127页 |
3 获得的奖励 | 第127页 |