| 论文创新点 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1. 引言 | 第13-19页 |
| 1.1 复杂网络研究现状及其不足 | 第13-15页 |
| 1.1.1 复杂网络的代表人物和方向 | 第13页 |
| 1.1.2 复杂网络在解决交通问题等方面的不足 | 第13-14页 |
| 1.1.3 大脑白质生物机制的启示 | 第14-15页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 2. 复杂网络的理论研究及其在交通网络上的应用 | 第19-35页 |
| 2.1 复杂网络的定义及其研究方向 | 第19-26页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本概念及定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 复杂网络的代表理论 | 第20-25页 |
| 2.1.3 复杂网络的特征与规律 | 第25-26页 |
| 2.2 复杂网络的理论模型 | 第26-31页 |
| 2.2.1 图的定义 | 第26-27页 |
| 2.2.2 动态图模型 | 第27页 |
| 2.2.3 复杂网络特性与规律 | 第27-28页 |
| 2.2.4 网络增长模型 | 第28页 |
| 2.2.5 基于网络生成模型的网络增长 | 第28-29页 |
| 2.2.6 带权演化网络的BBV模型 | 第29-31页 |
| 2.3 复杂网络的不足及其在城市交通网络中的体现 | 第31-34页 |
| 2.3.1 复杂网络的不足 | 第31-32页 |
| 2.3.2 交通网络的研究现状 | 第32页 |
| 2.3.3 复杂网络解决城市交通网络问题的不足 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3. 大脑白质系统的生物模型 | 第35-48页 |
| 3.1 大脑白质的结构 | 第35-36页 |
| 3.2 大脑白质的功能和特性与动态复杂网络不足的启发 | 第36-37页 |
| 3.3 大脑白质生物模型的基本组成 | 第37-43页 |
| 3.3.1 髓鞘 | 第37-38页 |
| 3.3.2 施旺细胞 | 第38页 |
| 3.3.3 朗飞结及轴突髓鞘化 | 第38-39页 |
| 3.3.4 神经胶质细胞 | 第39页 |
| 3.3.5 脑信号蛋白 | 第39页 |
| 3.3.6 神经调节蛋白 | 第39-41页 |
| 3.3.7 神经营养因子 | 第41-42页 |
| 3.3.8 神经元电兴奋 | 第42页 |
| 3.3.9 神经突触 | 第42-43页 |
| 3.4 SC的状态转换过程 | 第43-44页 |
| 3.5 大脑白质模型中的信号 | 第44-46页 |
| 3.5.1 信号说明 | 第44-45页 |
| 3.5.2 生物信号总结 | 第45-46页 |
| 3.5.3 信号问的作用 | 第46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4. 计算机白质信息模型 | 第48-73页 |
| 4.1 白质信息模型的原理和功能 | 第48-50页 |
| 4.1.1 白质信息模型的研究意义及其与复杂网络的改进 | 第48-50页 |
| 4.1.2 白质信息模型的功能与组成 | 第50页 |
| 4.2 白质信息模型的结构 | 第50-55页 |
| 4.2.1 白质模型结构原理 | 第51-52页 |
| 4.2.2 白质模型的信号处理 | 第52-53页 |
| 4.2.3 白质模型的组成 | 第53-55页 |
| 4.3 人工SC转换机制及组织形式 | 第55-67页 |
| 4.3.1 概述 | 第55-56页 |
| 4.3.2 人工SC个体 | 第56-60页 |
| 4.3.3 效能统计：信号处理 | 第60-61页 |
| 4.3.4 白质模型的关键问题 | 第61页 |
| 4.3.5 宏观层面的种群组织和评估 | 第61-63页 |
| 4.3.6 白质模型的参数设置 | 第63-65页 |
| 4.3.7 人工SC的实现 | 第65-66页 |
| 4.3.8 信号采集器 | 第66-67页 |
| 4.4 白质信息模型中的信号 | 第67-68页 |
| 4.4.1 输出信号 | 第67-68页 |
| 4.4.2 信号总结 | 第68页 |
| 4.5 白质模型中人工SC算法举例 | 第68-70页 |
| 4.6 白质信息模型的正向与反向控制 | 第70-72页 |
| 4.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 5. 白质信息模型在交通控制中的应用 | 第73-101页 |
| 5.1 引述 | 第73页 |
| 5.2 城市道路交通网络的相关研究 | 第73-74页 |
| 5.3 城市交通网络的问题及对策 | 第74-78页 |
| 5.3.1 城市交通网络的问题描述 | 第74-76页 |
| 5.3.2 动态网络模型 | 第76页 |
| 5.3.3 基于白质模型的交通控制过程 | 第76-78页 |
| 5.4 空间句法理论在交通网络上的应用 | 第78-91页 |
| 5.4.1 空间句法理论的起源与概述 | 第79-80页 |
| 5.4.2 理论核心 | 第80-84页 |
| 5.4.3 武汉城市空间的句法特征分析 | 第84-90页 |
| 5.4.4 城市交通网络问题解决的办法 | 第90-91页 |
| 5.5 白质模型中交通网络上应用的举例 | 第91-98页 |
| 5.5.1 白质模型环境设计 | 第91页 |
| 5.5.2 输入信号 | 第91-93页 |
| 5.5.3 模型的参数和结构 | 第93-98页 |
| 5.6 基于白质模型的交通网络的反馈控制机制 | 第98-100页 |
| 5.6.1 交通网络的评价 | 第98-99页 |
| 5.6.2 交通系统的控制 | 第99-100页 |
| 5.7 本章小结 | 第100-101页 |
| 6. 结束语 | 第101-103页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第101-102页 |
| 6.2 下一步工作 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-108页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |