| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第10页 |
| 1.4 论文各章安排 | 第10-12页 |
| 第二章 并行计算概述 | 第12-20页 |
| 2.1 并行计算概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 并行计算定义 | 第12页 |
| 2.1.2 并行计算分类 | 第12-14页 |
| 2.2 并行算法设计 | 第14-16页 |
| 2.2.1 目标和分类 | 第14-15页 |
| 2.2.2 设计方法 | 第15-16页 |
| 2.3 并行性能评价 | 第16-17页 |
| 2.4 并行机器学习算法 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 特征选择简述 | 第20-25页 |
| 3.1 特征选择算法的基本结构 | 第20-21页 |
| 3.2 基于局部学习的特征选择算法 | 第21-24页 |
| 3.2.1 能量模型 | 第21-22页 |
| 3.2.2 特征选择评价准则 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于MapReduce的特征选择算法并行化研究 | 第25-32页 |
| 4.1 曼哈顿距离计算的并行化算法 | 第25-26页 |
| 4.2 梯度下降的并行化算法 | 第26-27页 |
| 4.3 Hadoop参数对算法的影响 | 第27页 |
| 4.4 实验 | 第27-31页 |
| 4.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于B/S的特征选择并行化系统开发 | 第32-52页 |
| 5.1 需求分析 | 第32-35页 |
| 5.1.1 问题描述 | 第32页 |
| 5.1.2 系统功能分析 | 第32-34页 |
| 5.1.3 可行性分析 | 第34-35页 |
| 5.2 总体设计 | 第35-38页 |
| 5.2.1 设计思想和目标 | 第35页 |
| 5.2.2 系统结构设计 | 第35-36页 |
| 5.2.3 数据库设计 | 第36-38页 |
| 5.3 详细设计 | 第38-48页 |
| 5.3.1 系统界面设计 | 第38-40页 |
| 5.3.2 系统模块详细设计 | 第40-48页 |
| 5.4 系统编码实现 | 第48-50页 |
| 5.4.1 系统编码架构 | 第48-49页 |
| 5.4.2 DAO层编码设计 | 第49页 |
| 5.4.3 Service层编码设计 | 第49-50页 |
| 5.5 系统部署与维护 | 第50-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第56-57页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |