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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--智能光网络的自组织临界性研究
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智能光网络的自组织临界性研究
 
     论文目录
 
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 引言第12-26页
    1.1 论文选题背景及研究意义第12-15页
        1.1.1 选题背景第12-14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 复杂网络理论第15-21页
        1.2.1 复杂网络简介第15-16页
        1.2.2 复杂网络的特征参数第16-18页
        1.2.3 复杂网络拓扑模型第18-21页
    1.3 复杂网络的研究现状第21-23页
        1.3.1 国外研究现状第21-22页
        1.3.2 国内研究现状第22-23页
    1.4 研究内容及技术路线第23-26页
        1.4.1 研究内容第23页
        1.4.2 论文结构安排及技术路线第23-26页
第二章 智能光网络的复杂网络特性实证研究第26-41页
    2.1 自组织临界性概述第26-33页
        2.1.1 耗散结构第26-29页
        2.1.2 自组织第29-30页
        2.1.3 临界态第30页
        2.1.4 自组织临界性第30-33页
    2.2 智能光网络的耗散结构第33-36页
        2.2.1 智能光网络具有开放性第33-34页
        2.2.2 智能光网络运维一定时间会远离平衡态第34-35页
        2.2.3 智能光网络内部发生非线性相互作用第35页
        2.2.4 智能光网络发生涨落现象第35-36页
    2.3 智能光网络的复杂网络特性实证研究第36-40页
        2.3.1 建模步骤第36-37页
        2.3.2 仿真分析第37-40页
    2.4 本章小结第40-41页
第三章 基于沙堆模型的智能光网络自组织临界模型第41-60页
    3.1 沙堆模型第41-46页
        3.1.1 沙堆模型试验第41-42页
        3.1.2 沙堆模型演化规则第42-44页
        3.1.3 沙堆模型在智能光网络上应用的适用性分析第44-46页
    3.2 模型建立第46-53页
        3.2.1 参数映射第46-47页
        3.2.2 演化规则分析第47-48页
        3.2.3 参数分析第48-53页
    3.3 算法设计第53-59页
        3.3.1 Dijsktra最短路径算法第53-55页
        3.3.2 计算节点介数第55-56页
        3.3.3 沙堆模型的具体演化过程第56-59页
    3.4 本章小结第59-60页
第四章 光网络临界性的仿真实验第60-74页
    4.1 详细设计第60-62页
        4.1.1 功能函数第60-61页
        4.1.2 参数设置第61-62页
    4.2 仿真图及结果分析第62-73页
        4.2.1 绘制智能光网络拓扑图第62-64页
        4.2.2 计算网络中每个节点的介数第64-67页
        4.2.3 基于沙堆模型的演化过程第67-73页
    4.3 本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-76页
    5.1 总结第74-75页
    5.2 展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
作者在学期间取得的学术成果第81页

 
 
论文编号BS4573294,这篇论文共81
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