| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1．1 研究背景——复杂系统科学简介 | 第9-10页 |
| 1．2 研究基础及技术路线 | 第10-13页 |
| 1．2．1 复杂网络的提出及发展现状 | 第10-12页 |
| 1．2．2 无标度网络简介 | 第12-13页 |
| 1．3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1．4 本文的组织结构 | 第14页 |
| 1．5 小结 | 第14-15页 |
| 第2章 BA无标度网络模型 | 第15-23页 |
| 2．1 无标度网络的提出背景 | 第15-17页 |
| 2．2 BA无标度网络模型的生成机制 | 第17页 |
| 2．3 BA无标度网络模型的特性分析 | 第17-22页 |
| 2．3．1 BA模型的限制条件 | 第17-19页 |
| 2．3．2 BA模型的静态统计量特性 | 第19-22页 |
| 2．4 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 BA无标度网络模型在蛋白质折叠二级结构预测中的应用 | 第23-41页 |
| 3．1 蛋白质结构预测的意义和现状 | 第23-24页 |
| 3．2 数学模型 | 第24-26页 |
| 3．2．1 经验模型 | 第24-25页 |
| 3．2．2 二维连续模型 | 第25-26页 |
| 3．3 优化计算 | 第26-30页 |
| 3．3．1 优化算法的选取 | 第26-27页 |
| 3．3．2 算法运用于模型计算 | 第27-30页 |
| 3．4 算法用于蛋白质二维连续模型的分析及结果讨论 | 第30-32页 |
| 3．5 构造构象网络 | 第32-35页 |
| 3．5．1 网络生成机理 | 第32-33页 |
| 3．5．2 网络图 | 第33-34页 |
| 3．5．3 网络静态统计量分析 | 第34-35页 |
| 3．6 获取最佳构象 | 第35-40页 |
| 3．6．1 介数定义及其性质 | 第35-36页 |
| 3．6．2 介数对构象合理性的影响及最优构象的获取 | 第36-40页 |
| 3．7 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 BA无标度网络模型的扩展 | 第41-50页 |
| 4．1 已有扩展模型简述 | 第41-43页 |
| 4．1．1 刘—来模型 | 第41-42页 |
| 4．1．2 李—陈模型 | 第42页 |
| 4．1．3 陈禹等人的模型 | 第42-43页 |
| 4．2 本文对BA模型的扩展 | 第43-48页 |
| 4．2．1 扩展BA模型算法 | 第43-44页 |
| 4．2．2 实例分析 | 第44-45页 |
| 4．2．3 网络性态分析 | 第45-48页 |
| 4．3 结果和讨论 | 第48-49页 |
| 4．4 小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5．1 本文研究的意义、目的和内容 | 第50页 |
| 5．2 本文的主要创新点 | 第50-51页 |
| 5．3 本文的不足之处及工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况 | 第56页 |
