复杂网络结构特征分析与动力学研究



复杂网络结构特征分析与动力学研究

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复杂网络结构特征分析与动力学研究

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-9页
ABSTRACT	第9-11页
插图	第11-13页
表格	第13-14页
符号与缩略语	第14-17页
目录	第17-21页
1 绪论	第21-35页
摘要	第21页
· 复杂网络理论研究概述	第21-25页
· 复杂网络研究兴起的背景	第21-23页
· 复杂网络在各领域中的实例	第23-25页
· 复杂网络研究的基础知识	第25-28页
· 网络结构特征的统计描述	第25-27页
· 复杂网络的经典结构特征	第27-28页
· 复杂网络研究的进展和现状	第28-31页
· 复杂网络的建模	第28-29页
· 网络化的分析方法	第29页
· 复杂网络上的动力学研究	第29-31页
· 本文的研究思路及主要创新点	第31-35页
· 整体研究思路和内容	第31-33页
· 本文创新点	第33-35页
2 网络建模及结构特征分析方法	第35-49页
摘要	第35页
· 图论研究中的经典网络模型	第35-37页
· 规则网络(Regular Lattice)	第35-36页
· 随机网络(Random Network)	第36-37页
· 复杂网络理论研究中的网络模型	第37-41页
· Watts-Strogatz小世界模型	第37-38页
· Barabasi-Albert(BA)无标度模型	第38-39页
· 基于演化规则的网络模型	第39页
· 基于个体特性的网络模型	第39-41页
· 炼油系统复杂任务-资源网络的建模及结构特性分析	第41-48页
· 基本拓扑结构特征	第42-43页
· 任务-资源网络的度分布及介数分布	第43-45页
· 任务-资源网络的边权重分布及节点强度分布	第45-47页
· 拓扑结构的物理意义及产生原因	第47-48页
· 小结	第48-49页
3 基于交易数据的关系网络建模及结构分析	第49-65页
摘要	第49页
· 引言	第49-51页
· 数据收集方法及关系网络建立	第51-52页
· 关系网络统计特征分析	第52-57页
· 城市用户数量及交易额分析	第52-54页
· 人均消费分布分析	第54-57页
· 交易网络骨干分析与数据可视化	第57-61页
· 骨干分析方法	第57-58页
· 城市交易网络骨干分析结果与可视化	第58-61页
· 网络上的资金流动分析	第61-63页
· 资金流动试验	第61-62页
· 资金流动试验结果	第62-63页
· 小结	第63-65页
4 静态网络上的物流动态过程分析	第65-77页
摘要	第65页
· 引言	第65-67页
· 供应链网络模型	第67-70页
· 无关配置模型Uncorrelated Configuration Model(UCM)	第68-69页
· 簇配置模型Correlated Configuration Model(CCM)	第69-70页
· 供应链物流模型	第70-72页
· 仿真试验及结果讨论	第72-76页
· 拓扑结构特征分析	第74-75页
· 物流效率分析	第75-76页
· 小结	第76-77页
5 动态网络上的传播动力学分析	第77-93页
摘要	第77页
· 引言	第77-78页
· 静态网络上的感染模型	第78-81页
· SI易感-感染模型	第78-79页
· SIS易感-感染-易感模型	第79-80页
· SIR易感-感染-移除模型	第80-81页
· 种群感染模型(Metapopulation Model)	第81-84页
· 感染过程	第81页
· 扩散过程	第81-83页
· 全局扩散阈值	第83-84页
· 动态网络上的种群感染过程	第84-88页
· 扩散过程	第85-86页
· 全局扩散阈值	第86-88页
· 仿真实验及结果讨论	第88-92页
· m=1	第89-90页
· m>1	第90-92页
· 小结	第92-93页
6 动态网络上传播过程的控制方法	第93-109页
摘要	第93页
· 引言	第93-94页
· 动态网络上的SIS感染过程	第94-97页
· 动态网络上的SIR感染过程	第97-98页
· 动态网络上的传播过程控制机制	第98-102页
· 随机免疫策略	第99页
· 目标免疫策略	第99-100页
· 邻居免疫策略	第100-102页
· 仿真实验及结果讨论	第102-106页
· 随机免疫策略	第102-103页
· 目标免疫策略	第103-105页
· 邻居免疫策略	第105-106页
· 小结	第106-109页
7 结论与展望	第109-113页
摘要	第109页
· 研究工作总结	第109-110页
· 研究工作展望	第110-113页
参考文献	第113-121页
作者简历及攻读博士学位期间主要研究成果	第121-122 页

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