| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 复杂网络的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 复杂网络同步控制及其研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-20页 |
| 2.1 复杂网络的理论和模型 | 第14-15页 |
| 2.2 随机过程理论 | 第15-17页 |
| 2.3 相关定义、引理 | 第17-20页 |
| 第3章 分散式事件激发采样下带马氏切换的非线性随机耦合网络同步问题 | 第20-38页 |
| 3.1 分散式事件激发采样的网络模型 | 第20-21页 |
| 3.2 分散式事件激发采样的复杂网络同步分析 | 第21-31页 |
| 3.2.1 连续监控激发规则 | 第22-26页 |
| 3.2.2 离散监控激发规则 | 第26-31页 |
| 3.3 数值模拟 | 第31-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-38页 |
| 第4章 集中式事件激发采样下带部分未知转移率和时滞的复杂网络同步问题 | 第38-50页 |
| 4.1 集中式事件激发采样的网络模型 | 第38-40页 |
| 4.2 基于集中式事件激发采样的复杂网络同步分析 | 第40-46页 |
| 4.2.1 网络的同步判据 | 第40-44页 |
| 4.2.2 事件激发时刻间隔的下界 | 第44-46页 |
| 4.3 数值模拟 | 第46-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于事件激发采样带部分未知转移率和布朗运动的复杂网络同步问题 | 第50-62页 |
| 5.1 集中式事件激发采样控制策略 | 第51-55页 |
| 5.1.1 集中式事件激发采样带布朗运动的网络模型 | 第51-52页 |
| 5.1.2 同步分析 | 第52-55页 |
| 5.2 分散式事件激发采样控制策略 | 第55-57页 |
| 5.2.1 分散式事件激发采样带布朗运动的网络模型 | 第55-56页 |
| 5.2.2 同步分析 | 第56-57页 |
| 5.3 数值模拟 | 第57-60页 |
| 5.4 小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |
