复杂网络结构分析方法及应用

图书标准信息

• 作者 邹青宇
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2021-01
• 版次 31
• ISBN 9787030647511
• 定价 98.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 159页
• 字数 212千字

【内容简介】

《复杂网络结构分析方法及应用》通过实际案例从应用的角度介绍复杂网络分析方法，主要介绍复杂网络理论在基因转录调控网络分析领域、图像目标识别领域、教学质量评价领域的应用。在基因转录调控网络分析领域，首先构建基因转录调控过程复杂网络模型，然后通过网络拓扑结构识别具有特定功能的模块。在图像目标识别领域，首先构建图像的复杂网络模型，然后通过图像网络模型的拓扑结构特征识别关键点（集）和关键目标。在教学质量评价领域，首先构造教学质量评价复杂网络模型，然后根据网络模型的拓扑结构特征综合评价学生的培养质量。*后，介绍三种分别用于上述三个领域的分析平台软件。

【目录】

目录

前言

第1章 复杂网络结构分析概述 1

1.1 网络可视化 2

1.2 网络结构量化指标 4

1.2.1 中心度量指标 5

1.2.2 模块性 9

1.3 实际网络研究现状 15

1.3.1 复杂网络理论 15

1.3.2 医学网络 16

1.3.3 技术网络 19

第2章 基因转录调控网络分析 21

2.1 网络生物学 21

2.2 基因转录调控过程 22

2.2.1 基因表达 22

2.2.2 转录调控 24

2.3 基因转录调控网络的关系数据来源 25

2.4 转录调控网络的构建 27

2.4.1 布尔网络 28

2.4.2 贝叶斯网络 29

2.4.3 神经网络 32

2.4.4 微分方程 32

2.5 基因转录调控网络结构特征分析 34

2.5.1 转录调控网络结构三个层次 34

2.5.2 网络结构特征比较分析 36

第3章 基因转录调控网络功能模块识别方法 49

3.1 基于边特征属性的原核生物转录调控网络功能模块识别算法 49

3.1.1 边相似度 49

3.1.2 基于图论的层次聚类算法 50

3.1.3 边网络的构建 52

3.1.4 原核生物基因转录调控网络模块识别结果 53

3.2 基于三元组分布特征的模块识别算法 56

3.2.1 网络模体和三元组 56

3.2.2 基于边相似度算法OCDT 63

3.2.3 实验结果与讨论 65

第4章 基于复杂网络的图像目标识别 67

4.1 复杂网络理论在图像目标识别中的应用研究概述 67

4.2 基于有向复杂网络拓扑结构特征的图像关键点识别方法 71

4.2.1 图像的复杂网络模型 72

4.2.2 基于节点结构特征的关键点识别方法 73

4.2.3 基于有向复杂网络拓扑结构特征的图像关键点识别结果 74

4.3 基于有向复杂网络三元体分布特征的图像关键点识别方法 78

4.3.1 图像的复杂网络模型 79

4.3.2 复杂网络模型社团识别方法 80

4.3.3 基于有向复杂网络三元体分布特征的图像关键点识别结果 81

4.4 基于有向复杂网络拓扑结构特征的视频监控图像关键点识别方法 84

4.4.1 视频监控图像复杂网络模型 84

4.4.2 关键点识别 85

4.4.3 视频监控图像关键点识别结果 85

4.5 基于复杂网络理论的水中细菌图像关键点识别方法 87

4.5.1 图像复杂网络模型 88

4.5.2 关键点特征值计算方法 89

4.5.3 水中细菌图像关键点识别结果 89

4.6 基于多层次复杂网络拓扑特征的图像关键点识别方法 91

4.6.1 图像的局部复杂网络模型 92

4.6.2 图像的高层次复杂网络模型 92

4.6.3 关键点识别结构特征 93

4.6.4 基于多层次复杂网络拓扑特征的图像关键点识别结果 94

第5章 复杂网络理论在高校应用技术型工科专业评价领域的应用 100

5.1 高校应用技术型工科人才培养质量评价指标 100

5.1.1 应用技术型工科人才知识结构评价指标 101

5.1.2 应用技术型工科人才能力结构评价指标 102

5.1.3 应用技术型工科人才思想品德评价指标 103

5.2 一种基于相互评价的学生培养质量评价复杂网络模型 103

5.2.1 基于互评的教学评价复杂网络模型的动态演化 104

5.2.2 基于互评的教学评价复杂网络结构特征分析 105

5.2.3 基于互评的教学评价复杂网络评价结果 105

5.3 基于复杂网络拓扑结构特征的课程教学评价模型 107

5.3.1 基于方格技术的课程教学评价复杂网络模型的构建 108

5.3.2 基于复杂网络拓扑结构特征的课程教学评价结果 109

5.4 基于复杂网络理论的电子科学与技术专业学业成绩评价模型 112

5.4.1 课程影响复杂网络模型构建 113

5.4.2 电子科学与技术专业学业成绩评价网络模型评价结果 115

5.5 基于复杂网络理论的电子信息工程专业学习成绩评价模型 116

5.5.1 电子信息工程专业学生成绩评价复杂网络模型的构建 117

5.5.2 电子信息工程专业学生成绩评价复杂网络模型评价结果 120

5.6 基于通信工程专业学业成绩的复杂网络评价模型 121

5.6.1 通信工程专业学生综合评价复杂网络模型的构建 122

5.6.2 通信工程专业学业成绩评价复杂网络模型评价结果 124

5.7 基于电子信息工程专业课程体系的智能硬件与产品设计专业课程设置评价 126

5.7.1 课程关系网络模型的构建 126

5.7.2 电子信息工程专业和智能硬件与产品设计专业课程关系网络特征分析 128

5.8 基于电子信息工程专业的车联网方向课程评价 130

5.8.1 课程关系网络模型的构建 130

5.8.2 基于网络模型结构特征的课程评价 132

5.9 基于电子信息工程专业的智能数据工程方向课程体系评价 133

5.9.1 课程关系网络模型的构建 133

5.9.2 基于网络模型结构特征的课程评价 134

第6章 复杂网络分析应用平台 137

6.1 基因转录调控网络分析平台 137

6.1.1 平台的功能和结构 137

6.1.2 网络模块识别评价函数 139

6.1.3 定向网络重叠模块划分质量评价函数 141

6.2 图像复杂网络模型分析平台 142

6.2.1 图像复杂网络模型分析平台的功能和结构 143

6.2.2 图像复杂网络模型分析平台界面 144

6.3 应用技术型高校人才培养质量评价平台 145

6.3.1 平台界面 146

6.3.2 课题研究应用结果及评价 148

参考文献 149