非线性时间序列的可视图网络分析研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 理论背景 | 第10-20页 |
| ·复杂网络基础 | 第10-13页 |
| ·时间序列介绍 | 第13-16页 |
| ·自相关函数 | 第13页 |
| ·自回归模型 | 第13-14页 |
| ·分形布朗运动 | 第14页 |
| ·Rossler系统 | 第14-15页 |
| ·Lorenz系统 | 第15页 |
| ·conway序列 | 第15页 |
| ·Gama分布 | 第15-16页 |
| ·可视化方法介绍 | 第16-18页 |
| ·VG算法 | 第17页 |
| ·HVG算法 | 第17-18页 |
| ·修正后的可视化算法 | 第18页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 可视图方法的应用研究 | 第20-42页 |
| ·VG算法基于连续混沌系统时间序列的应用 | 第20-26页 |
| ·Rossler系统 | 第20-23页 |
| ·度分布特性 | 第21-22页 |
| ·度与序列导数之间的关系 | 第22页 |
| ·全局统计量刻画系统的分岔过程 | 第22-23页 |
| ·Lorenz系统 | 第23-26页 |
| ·度分布特性 | 第24-25页 |
| ·度与序列导数之间的关系 | 第25-26页 |
| ·全局统计量刻画系统进入混沌过程 | 第26页 |
| ·VG和HVG算法基于FBM和AR(1)的应用 | 第26-30页 |
| ·AR(1)的度分布拟合 | 第27-28页 |
| ·FBM的度分布拟合 | 第28-30页 |
| ·修正后可视化算法基于AR的应用 | 第30-40页 |
| ·AR(1) | 第30-35页 |
| ·度分布 | 第31-33页 |
| ·全局统计量 | 第33-35页 |
| ·AR(2) | 第35-38页 |
| ·度分布 | 第36-37页 |
| ·全局统计量 | 第37-38页 |
| ·本节总结 | 第38-40页 |
| ·VG算法基于conway时间序列的应用 | 第40-41页 |
| ·VG算法基于Gama时间序列的应用 | 第41-42页 |
| 第三章 结论与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42-43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 作者在学期间所取得的科研成果 | 第48页 |
