复杂网络多传播源节点检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 复杂网络 | 第15-17页 |
| 1.1.1 复杂网络表示方式 | 第15-16页 |
| 1.1.2 节点的度 | 第16页 |
| 1.1.3 最短路径与路阶数 | 第16-17页 |
| 1.2 源点检测 | 第17-19页 |
| 1.2.1 源点检测研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 目前存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第19-20页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 源点检测相关知识简介 | 第21-29页 |
| 2.1 传播模型 | 第21-22页 |
| 2.2 观察方式 | 第22-23页 |
| 2.3 中心性指标 | 第23-25页 |
| 2.4 相关算法简介 | 第25-28页 |
| 2.4.1 完全观察下的源点检测方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 快照观察下的源点检测方法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 传感器观察下的源点检测方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于SI传播模型的多源节点检测算法 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 预备知识 | 第30-32页 |
| 3.2.1 SI传播模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于最小路阶数的传播时间估计方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 网络中任意两点间的传播概率 | 第32页 |
| 3.3 KST算法 | 第32-41页 |
| 3.3.1 KST算法理论依据 | 第32-33页 |
| 3.3.2 KST算法细节介绍 | 第33-36页 |
| 3.3.3 KST算法相关证明 | 第36-37页 |
| 3.3.4 实验与分析 | 第37-41页 |
| 3.4 KST-Improved算法 | 第41-43页 |
| 3.4.1 有效传播时间 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实验与分析 | 第42-43页 |
| 3.5 估计传播源个数 | 第43-45页 |
| 3.5.1 启发式算法 | 第43-44页 |
| 3.5.2 实验与分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于SIR传播模型的多源节点检测算法 | 第47-63页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 预备知识 | 第48-50页 |
| 4.2.1 SIR传播模型 | 第48-49页 |
| 4.2.2 局部观察 | 第49-50页 |
| 4.3 WP-KST算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 权值传播算法 | 第50-53页 |
| 4.3.2 KST算法 | 第53页 |
| 4.4 实验与分析 | 第53-60页 |
| 4.4.1 权值传播算法检测准确度实验 | 第53-57页 |
| 4.4.2 WP-KST算法检测准确度实验 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 第五章 基于传感器观察的源节点检测算法 | 第63-77页 |
| 5.1 引言 | 第63-64页 |
| 5.2 传感器观察下的源点检测问题描述 | 第64-65页 |
| 5.3 传感器观察下的单源节点检测算法 | 第65-73页 |
| 5.3.1 反向传播算法 | 第65-67页 |
| 5.3.2 线性相关性检测算法 | 第67-69页 |
| 5.3.3 实验与分析 | 第69-73页 |
| 5.4 传感器观察下的多源节点检测算法 | 第73-76页 |
| 5.4.1 MRDPC算法 | 第73-74页 |
| 5.4.2 实验与分析 | 第74-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 作者简介 | 第87-88页 |
