| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文的结构框架 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第12-13页 |
| 第二章 加权Koch网络的分形特性 | 第13-24页 |
| 2.1 加权Koch网络模型 | 第13-14页 |
| 2.2 加权Koch网络的常用统计量 | 第14-16页 |
| 2.3 加权Koch网络的分形维数与重分形性质 | 第16-24页 |
| 2.3.1 基本定义 | 第16-17页 |
| 2.3.2 算法描述 | 第17-19页 |
| 2.3.3 结果分析 | 第19-24页 |
| 第三章 Koch网络的分形特性 | 第24-30页 |
| 3.1 Koch网络的模型和拓扑性质 | 第24-26页 |
| 3.1.1 Koch网络的模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 Koch网络的拓扑性质 | 第25-26页 |
| 3.2 Koch网络的分形特性 | 第26-30页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 结果分析 | 第27-30页 |
| 第四章 复杂网络Laplace算子的谱分析 | 第30-36页 |
| 4.1 Laplace算子 | 第30-31页 |
| 4.2 网络的Laplace特征值分析 | 第31-36页 |
| 4.2.1 Koch网络的Laplace特征值 | 第31-32页 |
| 4.2.2 加权Koch网络的Laplace特征值 | 第32-36页 |
| 第五章 本文总结及研究展望 | 第36-38页 |
| 5.1 本文总结 | 第36-37页 |
| 5.2 研究展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-44页 |
| 致谢 | 第44页 |