基于统计方法研究复杂网络的演化特性



基于统计方法研究复杂网络的演化特性

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基于统计方法研究复杂网络的演化特性

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第1章绪论	第9-15 页
· 研究背景	第9-11 页
· 复杂网络的研究意义	第11-13 页
· 本文的研究内容和方法	第13-14 页
· 本文的结构	第14 页
· 本章小结	第14-15 页
第2章复杂网络基本理论和思想介绍	第15-25 页
· 复杂网络的基本静态几何特征量	第15-19 页
· 度与度分布	第16-18 页
· 传递性和群聚属性	第18-19 页
· 平均路径长度	第19 页
· 复杂网络基本模型	第19-24 页
· 规则网络模型	第20 页
· 随机网络模型	第20-21 页
· 小世界网络模型	第21-22 页
· 无标度网络	第22-24 页
· 本章小结	第24-25 页
第3章基于分层抽样对静态复杂网络的优化	第25-38 页
· 分层抽样方案的设计	第25-27 页
· 总体样本的分层	第26 页
· 样本量的选取	第26-27 页
· 样本量的分配、样本个体的选取	第27 页
· 复杂网络的分层抽样设计	第27-29 页
· 基于分层抽样的公交换乘网络的构造与分析	第29-37 页
· 换乘网络的构造	第32-33 页
· 换乘网络的平均最短路径及换乘概率	第33-37 页
· 本章小结	第37-38 页
第4章复杂网络中演化机制和统计特性的研究	第38-54 页
· 马尔科夫链和相关随机数学理论	第38-41 页
· 演化网络以及其马氏性的研究	第41-52 页
· “穷者越穷，富者越富”的演化规则1	第42-47 页
· 基于复杂网络研究生命游戏的演化规则2	第47-52 页
· 实际演化网络的马氏性的研究	第52-53 页
· 本章小结	第53-54 页
第5章基于贝叶斯统计对于复杂网络的若干探讨	第54-57 页
· 贝叶斯的相关理论与介绍	第54-55 页
· 贝叶斯在复杂网络中的应用	第55-56 页
· 本章小结	第56-57 页
第6章总结与展望	第57-60 页
· 本文的研究目的	第57-58 页
· 本文的主要工作和创新点	第58 页
· 本文的工作展望	第58-60 页
参考文献	第60-63 页
致谢	第63-64 页
攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况	第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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