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人类双向选择模式分析与预测

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人类双向选择模式分析与预测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
表格索引第10-11页
插图索引第11-13页
主要符号对照表第13-14页
第一章 绪论第14-18页
  · 研究背景第14-15页
  · 本论文的研究内容第15-18页
第二章 复杂网络基础知识第18-36页
  · 网络的概念第18-20页
  · 网络的分类第20-23页
    · 有向网络,无向网络第20-21页
    · 加权网络,无权网络第21页
    · 加权有向网络,无权无向网络第21-22页
    · 稀疏网络,稠密网络第22页
    · 二分图网络第22-23页
  · 网络的表示第23-24页
    · 网络的数学表示第23-24页
    · 网络的计算机表示第24页
  · 网络拓扑性质第24-29页
    · 邻居,度,平均度,度分布,度相关第24-27页
    · 路径,路径长度,距离,直径,连通性第27页
    · 聚类系数第27-28页
    · 介数第28页
    · 广度优先搜索树第28-29页
  · 网络模型第29-36页
    · 规则网络第30-31页
    · ER随机网络第31-32页
    · WS小世界网络第32-33页
    · BA无标度网络第33-36页
第三章 人类双向选择行为模型第36-48页
  · 引言第36页
  · 模型和解析第36-41页
  · 实证数据验证第41-46页
  · 总结第46-48页
第四章 双向选择机制在复杂网络上的研究第48-58页
  · 引言第48-49页
  · 模型和仿真方法第49-50页
  · 仿真结果第50-56页
  · 总结第56-58页
第五章 描述网络拓扑的一种新方法第58-66页
  · 研究背景第58-59页
  · 描述网络结构特征的新方法第59-60页
  · 新方法在复杂网络上的应用第60-64页
  · 总结第64-66页
第六章 多人多任务时间优化研究第66-74页
  · 研究背景第66页
  · 模型介绍第66-67页
  · 仿真结果第67-72页
  · 总结第72-74页
第七章 总结与展望第74-80页
  · 工作总结第74-76页
  · 工作展望第76-80页
参考文献第80-86页
附录A 常用基本网络模型程序示例第86-96页
  A.1 规则网络模型程序示例第86-88页
  A.2 ER随机网络模型程序示例第88-89页
  A.3 WS小世界网络模型程序示例第89-91页
  A.4 BA无标度网络模型程序示例第91-92页
  A.5 自定义度分布网络模型程序示例第92-96页
附录B 双向选择机制在复杂网络上的模型程序示例第96-106页
  B.1 规则网络双向选择模型程序示例第96-98页
  B.2 ER随机网络双向选择模型程序示例第98-99页
  B.3 WS小世界网络双向选择模型程序示例第99-101页
  B.4 BA无标度网络双向选择模型程序示例第101-103页
  B.5 自定义度分布网络双向选择模型程序示例第103-106页
附录C 网络模型一层度和二层度相似性系数程序示例第106-124页
  C.1 规则网络一层度和二层度相似性系数程序示例第106-110页
  C.2 ER随机网络模型一层度和二层度相似性系数程序示例第110-114页
  C.3 WS小世界网络一层度和二层度相似性系数程序示例第114-119页
  C.4 BA无标度网络一层度和二层度相似性系数程序示例第119-124页
附录D 多人多任务时间优化程序示例第124-130页
附录E 跟论文有关的数学知识第130-136页
  E.1 贝塞尔函数第130-131页
  E.2 伽马函数第131-132页
  E.3 二项式分布第132-133页
  E.4 泊松分布第133-134页
  E.5 正态分布第134-135页
  E.6 其他数学公式第135-136页
致谢第136-138页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第138-140页
附件第140页

本篇论文共140页,点击这进入下载页面
 
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