遗传算法求解反SVM问题在集群系统上的实现
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究状况 | 第9-10页 |
| ·支持向量机 | 第9页 |
| ·遗传算法 | 第9-10页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第2章 支持向量机及其反问题 | 第12-19页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第12-17页 |
| ·线性SVM | 第12-15页 |
| ·非线性SVM | 第15-17页 |
| ·支持向量机反问题 | 第17-19页 |
| 第3章 遗传算法 | 第19-31页 |
| ·基本遗传算法 | 第19-22页 |
| ·基本概念 | 第19-20页 |
| ·基本遗传算法描述 | 第20-22页 |
| ·利用基本遗传算法求解SVM反问题 | 第22-27页 |
| ·算法流程及其说明 | 第22-24页 |
| ·实验结果及耗时分析 | 第24-27页 |
| ·并行遗传算法 | 第27-31页 |
| ·主从式并行遗传算法 | 第28-29页 |
| ·粗粒度并行遗传算法 | 第29-30页 |
| ·细粒度并行遗传算法 | 第30-31页 |
| 第4章 集群系统中求解SVM反问题的并行算法研究 | 第31-38页 |
| ·求解SVM反问题的主从式并行遗传算法 | 第31-32页 |
| ·背景 | 第31页 |
| ·算法设计 | 第31-32页 |
| ·实现与性能分析 | 第32-38页 |
| ·实验环境 | 第32-34页 |
| ·并行实现 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-38页 |
| 第5章 结束语 | 第38-39页 |
| ·总结 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
