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基于广义回归神经网络的网格性能预测

提要第1-7页
第一章 引言第7-10页
   ·研究意义第7-8页
   ·研究背景第8页
   ·研究内容和目标第8-9页
   ·组织结构第9-10页
第二章 网格体系概述第10-21页
   ·网格的概念第10页
   ·网格体系结构第10-16页
   ·Globus 项目简介第16-18页
   ·Monitoring and Discovery System第18-21页
     ·MDS 简介第18-19页
     ·MDS 的功能和架构第19-21页
第三章 人工神经网络技术第21-34页
   ·人工神经网络概述第21-26页
     ·人工神经网络的基本结构与模型第22-24页
     ·人工神经网络的发展和应用第24-26页
   ·广义回归神经网络第26-34页
     ·广义回归神经网络结构第26-28页
     ·径向基隐含层第28-29页
     ·权值调整层第29-32页
     ·网络参数的改进第32-34页
第四章 网格性能预测系统的实现第34-48页
   ·网格性能预测系统架构第34-36页
   ·网格资源监控模块第36-41页
     ·实现网格资源监控第36-37页
     ·实现网格应用程序监控第37-39页
     ·数据库结构第39-41页
   ·网格性能预测模块第41-48页
     ·获取GRNN 训练样本第41-42页
     ·缩放GRNN 训练样本第42-44页
     ·实现GRNN第44-48页
第五章 网格性能预测系统性能测试第48-60页
   ·实验总则第48页
   ·实验环境第48-49页
   ·实验数据第49-50页
   ·实验方法第50-57页
     ·各层激活函数讨论第52-53页
     ·节点数讨论第53-54页
     ·学习率讨论第54-56页
     ·冲量项讨论第56-57页
     ·步长讨论第57页
   ·实验结果第57-60页
     ·网格应用程序预测第57-58页
     ·网格资源预测第58-60页
第六章 总结与展望第60-62页
   ·工作总结第60-61页
   ·未来工作第61-62页
参考文献第62-64页
摘要第64-67页
Abstract第67-71页
致谢第71-72页
导师及作者简介第72页

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