| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 绪论 | 第10-12页 |
| 第一章 复杂网络 | 第12-22页 |
| 1.1 复杂网络的定义 | 第12-13页 |
| 1.2 复杂网络的统计性质 | 第13-15页 |
| 1.2.1 平均路径长度 | 第13-14页 |
| 1.2.2 聚类系数 | 第14-15页 |
| 1.2.3 度与度分布 | 第15页 |
| 1.3 基本模型 | 第15-21页 |
| 1.3.1 random network模型 | 第16-17页 |
| 1.3.2 small-world模型 | 第17-20页 |
| 1.3.3 scale-free network模型 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 控制复杂网络中用到的矩阵知识 | 第22-24页 |
| 2.1 对结构可控性的改进 | 第22-23页 |
| 2.2 仿真实验 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 利用邻接矩阵对搜索复杂网络的改进 | 第24-35页 |
| 3.1 搜索背景 | 第24-25页 |
| 3.1.1 广度优先搜索策略 | 第24-25页 |
| 3.1.2 随机游走搜索策略 | 第25页 |
| 3.1.3 最大度搜索策略 | 第25页 |
| 3.2 研究现状 | 第25-26页 |
| 3.3 研究意义 | 第26页 |
| 3.4 无向网络节点重要性指标 | 第26-29页 |
| 3.4.1 度中心性 | 第27页 |
| 3.4.2 介数中心性 | 第27-28页 |
| 3.4.3 特征向量中心性 | 第28-29页 |
| 3.5 提出度量节点重要性的新指标 | 第29-31页 |
| 3.6 最大度改进算法的推导 | 第31-32页 |
| 3.7 改进算法的过程 | 第32-34页 |
| 3.8 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 最大度改进算法的分析 | 第35-42页 |
| 4.1 算法比较分析 | 第35-39页 |
| 4.1.1 最大度策略的局限性 | 第35-37页 |
| 4.1.2 改进分析比较 | 第37-39页 |
| 4.2 算法性能分析 | 第39-40页 |
| 4.2.1 最好的情况分析 | 第39页 |
| 4.2.2 最坏的情况分析 | 第39页 |
| 4.2.3 平均情况分析 | 第39-40页 |
| 4.3 算法优缺点 | 第40-41页 |
| 4.3.1 算法的优点 | 第40页 |
| 4.3.2 算法的缺点 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 最大度改进算法的仿真 | 第42-51页 |
| 5.1 搜索代价 | 第42-43页 |
| 5.2 仿真环境设置 | 第43-45页 |
| 5.3 相同条件下的比较 | 第45-47页 |
| 5.4 改变网络规模的比较 | 第47页 |
| 5.5 改变聚类系数的比较 | 第47-50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 全文总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |