| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 疾病传播数据的网络结构建模方法 | 第17-25页 |
| 2.1 疾病传播过程的复杂性 | 第17-18页 |
| 2.2 多Agent复杂网络方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 网络结构数据分析 | 第18页 |
| 2.2.2 基于Agent的建模方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 多Agent复杂网络方法定义 | 第19-20页 |
| 2.3 基于多Agent的复杂网络的疾病传播过程建模 | 第20-24页 |
| 2.3.1 数据模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 疾病传播过程仿真建模 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多层次边捆绑算法的疾病信息可视化 | 第25-36页 |
| 3.1 疾病信息可视化中的边捆绑方法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 疾病信息的图可视化方法 | 第25-27页 |
| 3.1.2 疾病信息可视化中的捆绑方法 | 第27-29页 |
| 3.2 多层次边捆绑算法原理 | 第29-33页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 多层次边捆绑算法 | 第30-33页 |
| 3.3 实验结果与结论 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于力向导布局的疾病信息可视化 | 第36-48页 |
| 4.1 力向导布局理论基础 | 第36-39页 |
| 4.1.1 力向导概述 | 第36-38页 |
| 4.1.2 力向导原理 | 第38-39页 |
| 4.2 快速收敛力向导可视化方法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 快速收敛力向导布局聚类算法 | 第39-42页 |
| 4.2.2 快速收敛力向导布局算法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 可视化交互方法 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 疾病传播可视化系统实现 | 第48-55页 |
| 5.1 疾病传播可视化系统简介 | 第48-50页 |
| 5.1.1 疾病传播可视化系统开发背景 | 第48页 |
| 5.1.2 疾病传播可视化系统需求概述 | 第48-49页 |
| 5.1.3 疾病传播可视化系统总体框架设计 | 第49-50页 |
| 5.2 可视化系统模块设计 | 第50-51页 |
| 5.3 可视化系统实现 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |