复杂网络的演化模型研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
1 绪论	第11-31页
·复杂网络的发展、应用及研究意义	第11-15页
·复杂网络的发展历程	第11-12页
·复杂网络的应用及研究意义	第12-15页
·网络的定义及表示方式	第15页
·复杂网络的特征度量	第15-19页
·复杂网络的分类	第19页
·复杂网络演化模型的研究概况	第19-25页
·规则网络	第20页
·随机图模型	第20-21页
·小世界网络	第21-22页
·BA无尺度网络模型	第22页
·演化网络模型	第22-24页
·确定性网络模型	第24-25页
·复杂网络演化模型研究存在的问题	第25-27页
·本文的主要工作	第27-31页
2 迭代方式生成的小世界网络模型	第31-43页
·边迭代生成的确定性小世界网络	第31-36页
·网络生成的迭代算法	第31-33页
·网络的主要特性	第33-36页
·演化的小世界网络模型	第36-42页
·演化网络的迭代算法	第36-37页
·演化网络的拓扑性质	第37-42页
·小结	第42-43页
3 BA网络的等价模型与扩展模型	第43-65页
·BA网络的等价演化模型	第44-50页
·等价模型的生成	第44-45页
·等价模型的解析计算与数值模拟	第45-50页
·BA网络的变体模型	第50-56页
·BA随机指数网络	第50-54页
·BA确定性指数网络	第54-56页
·两种网络结构特性的比较	第56页
·BA网络的扩展模型	第56-64页
·模型的描述	第56-58页
·模型性质的解析	第58-64页
·小结	第64-65页
4 确定性增长的无尺度网络模型	第65-83页
·确定性阿波罗网络模型	第65-73页
·网络构造	第65-69页
·网络的迭代算法	第69-70页
·网络的结构特性	第70-73页
·确定性阿波罗网络的扩展模型	第73-78页
·模型生成的迭代算法	第74页
·模型的结构特性	第74-78页
·确定性阿波罗网络扩展模型的变体	第78-82页
·变体模型生成的递归算法	第78-79页
·变体模型的结构特性	第79-82页
·小结	第82-83页
5 随机增长的无尺度网络模型	第83-103页
·随机阿波罗网络模型	第83-90页
·网络构造与迭代生成算法	第83-84页
·网络的统计特性	第84-90页
·随机阿波罗网络的变体模型	第90-94页
·模型的描述	第90页
·模型的统计特性	第90-94页
·演化的阿波罗网络模型	第94-102页
·网络构造及生成算法	第95-96页
·网络的拓扑性质	第96-100页
·网络的同步性	第100-102页
·小结	第102-103页
6 小世界与无尺度网络的一体化模型	第103-119页
·DSWN和DAN的统一模型	第103-110页
·模型的建立	第103-104页
·寻找网络的最短路径	第104-110页
·边迭代生成的一体化模型	第110-113页
·模型生成的迭代算法	第110-111页
·模型的拓扑性质	第111-113页
·扩展的伪分形无尺度网络模型	第113-118页
·变体模型的递归构造	第113-114页
·模型的拓扑性质	第114-118页
·小结	第118-119页
7 结论与展望	第119-123页
·结论	第119-120页
·展望	第120-123页
·本文未来的工作	第120-121页
·网络建模的新方向	第121-123页
参考文献	第123-133页
论文的主要创新点	第133-135页
附录攻读博士学位期间参加的项目及个人获奖情况	第135-136页
攻读博士学位期间发表学术论文情况	第136-138页
致谢	第138-140页
大连理工大学学位论文版权使用授权书	第140页