基于自主计算的流行病传播网络建模方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 基本模型与方法介绍 | 第13-21页 |
| ·流行病动力学模型介绍 | 第13-16页 |
| ·SIS 模型 | 第13-14页 |
| ·SIR 模型 | 第14页 |
| ·SIRS 模型 | 第14-15页 |
| ·SEIR 模型 | 第15-16页 |
| ·信息传播网络学习算法 | 第16-17页 |
| ·流行病传播模型 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于自治系统的流行病传播网络建模方法 | 第21-35页 |
| ·流行病网络建模与推断方法 | 第22-33页 |
| ·基本思想 | 第22-23页 |
| ·D-AOC 系统的运行环境 | 第23-24页 |
| ·D-AOC 系统的自治体 | 第24-29页 |
| ·D-AOC 系统的涌现行为 | 第29-31页 |
| ·D-AOC 系统的目标 | 第31-32页 |
| ·利用粒子群算法求解 D-AOC 系统参数 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于 D-AOC 系统的实验与分析 | 第35-49页 |
| ·D-AOC 系统近似模拟 | 第35-36页 |
| ·基于 D-AOC 系统模拟真实数据 | 第36-38页 |
| ·估计流行病爆发趋势和系统参数 | 第38-40页 |
| ·数据缺失对参数估计的影响 | 第40-43页 |
| ·预测流行病爆发趋势 | 第43-45页 |
| ·评估流行病感染风险 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于政府控制的流行病传播网络建模方法 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·基本思想 | 第50-56页 |
| ·流行病传播网络建模 | 第53-54页 |
| ·流行病传播的动力学行为 | 第54-55页 |
| ·传播反馈模型 | 第55-56页 |
| ·基于 GPFEM 模型的实验与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简介及在学期间科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
