基于自主计算的流行病传播网络建模方法

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基于自主计算的流行病传播网络建模方法

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基于自主计算的流行病传播网络建模方法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-13页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 本文主要工作	第11-13页
第2章基本模型与方法介绍	第13-21页
· 流行病动力学模型介绍	第13-16页
2.1.1 SIS 模型	第13-14页
2.1.2 SIR 模型	第14页
2.1.3 SIRS 模型	第14-15页
2.1.4 SEIR 模型	第15-16页
· 信息传播网络学习算法	第16-17页
· 流行病传播模型	第17-18页
· 粒子群算法	第18-20页
· 本章小结	第20-21页
第3章基于自治系统的流行病传播网络建模方法	第21-35页
· 流行病网络建模与推断方法	第22-33页
· 基本思想	第22-23页
3.1.2 D-AOC 系统的运行环境	第23-24页
3.1.3 D-AOC 系统的自治体	第24-29页
3.1.4 D-AOC 系统的涌现行为	第29-31页
3.1.5 D-AOC 系统的目标	第31-32页
3.1.6 利用粒子群算法求解 D-AOC 系统参数	第32-33页
· 本章小结	第33-35页
第4章基于 D-AOC 系统的实验与分析	第35-49页
4.1 D-AOC 系统近似模拟	第35-36页
4.2 基于 D-AOC 系统模拟真实数据	第36-38页
· 估计流行病爆发趋势和系统参数	第38-40页
· 数据缺失对参数估计的影响	第40-43页
· 预测流行病爆发趋势	第43-45页
· 评估流行病感染风险	第45-47页
· 本章小结	第47-49页
第5章基于政府控制的流行病传播网络建模方法	第49-61页
· 引言	第49-50页
· 基本思想	第50-56页
· 流行病传播网络建模	第53-54页
· 流行病传播的动力学行为	第54-55页
· 传播反馈模型	第55-56页
5.3 基于 GPFEM 模型的实验与分析	第56-59页
· 本章小结	第59-61页
第6章总结和展望	第61-63页
· 总结	第61-62页
· 展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
作者简介及在学期间科研成果	第67-68页
致谢	第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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