| 基于MPI的海量数据拟合并行算法研究 | 第1-54页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12页 |
| ·论文研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 并行计算机系统及并行程序设计方法概述 | 第14-19页 |
| ·并行计算机系统简介 | 第14-15页 |
| ·并行计算机系统的分类 | 第15页 |
| ·并行计算模型 | 第15页 |
| ·并行程序设计的基本模式 | 第15-16页 |
| ·并行程序的设计过程 | 第16-17页 |
| ·并行程序设计的性能度量 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于Linux和MPI的PC集群系统的构建 | 第19-27页 |
| ·PC集群系统概述 | 第19页 |
| ·MPI并行程序设计 | 第19-21页 |
| ·MPI编程模式 | 第20页 |
| ·MPI的六个基本函数 | 第20-21页 |
| ·MPI通信方式 | 第21页 |
| ·基于Linux和MPI构建PC集群系统 | 第21-24页 |
| ·PC集群系统硬件环境的选择 | 第21-22页 |
| ·PC集群系统操作系统的选择 | 第22页 |
| ·PC集群系统编程环境的选择 | 第22-24页 |
| ·MPI程序示例 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 线性模型数据拟合的并行算法研究 | 第27-42页 |
| ·数据拟合函数模型的确定及组合生成 | 第27-28页 |
| ·线性模型数据拟合的并行算法 | 第28-33页 |
| ·算法描述 | 第28-30页 |
| ·任务划分 | 第30-31页 |
| ·通信模式及通信开销 | 第31-32页 |
| ·数学模型分配——动态负载平衡 | 第32-33页 |
| ·算法性能分析 | 第33页 |
| ·多项式拟合并行算法实现及算法性能分析 | 第33-41页 |
| ·一般多项式拟合串行算法描述 | 第34页 |
| ·多项式拟合并行算法设计及实现 | 第34-35页 |
| ·正交多项式拟合 | 第35-36页 |
| ·实验测试分析 | 第36-41页 |
| ·程序中遇到的问题及解决 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第5章 非线性模型数据拟合的并行算法研究 | 第42-48页 |
| ·单节点BP网络模型的构建 | 第43-45页 |
| ·非线性数据拟合的BP网络并行算法 | 第45-47页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·算法性能分析 | 第46页 |
| ·算法改进 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第6章 结束语 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 并行计算及数据拟合的一些问题研究 | 第54-105页 |
| 第1章 并行计算机应用及国内外研究现状 | 第57-59页 |
| 第2章 并行计算机系统介绍 | 第59-61页 |
| ·并行计算机系统简介 | 第59-60页 |
| ·并行计算机系统的分类 | 第60-61页 |
| 第3章 基于PC集群的MPI编程环境的构建 | 第61-64页 |
| ·PC集群系统特点及分类 | 第61页 |
| ·PC集群系统硬件的选择与安装 | 第61-62页 |
| ·PC集群系统操作系统的选择 | 第62页 |
| ·PC集群系统编程环境的选择 | 第62-64页 |
| 第4章 并行程序设计方法及MPI并行算法应用 | 第64-80页 |
| ·并行计算模型 | 第64-66页 |
| ·并行程序设计的基本模式 | 第66页 |
| ·并行程序的设计过程 | 第66-67页 |
| ·并行程序设计的调试 | 第67页 |
| ·并行程序设计的性能度量 | 第67-68页 |
| ·MPI并行程序设计 | 第68-72页 |
| ·MPI编程模式 | 第69页 |
| ·MPI的六个基本函数 | 第69-70页 |
| ·MPI通信方式 | 第70-71页 |
| ·MPI程序的执行 | 第71-72页 |
| ·基于MPI并行算法应用 | 第72-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第5章 线性模型拟合 | 第80-89页 |
| ·数据拟合问题 | 第80-81页 |
| ·多项式线性最小二乘拟合 | 第81页 |
| ·正交多项式线性最小二乘拟合 | 第81-85页 |
| ·标准正交函数系定义 | 第82页 |
| ·构造正交基函数的Gram-Schmidt方法 | 第82页 |
| ·常用的正交多项式 | 第82-84页 |
| ·正交多项式线性最小二乘拟合步骤 | 第84-85页 |
| ·函数的最小二乘逼近多项式 | 第85页 |
| ·函数式自动生成 | 第85-87页 |
| ·线性模型拟合的并行算法 | 第87-89页 |
| 第6章 非线性模型拟合 | 第89-100页 |
| ·问题描述 | 第89页 |
| ·常用的非线性曲线模型及线性变换 | 第89-90页 |
| ·迭代法 | 第90-92页 |
| ·非线性模型的直接拟合原理 | 第91-92页 |
| ·牛顿迭代法 | 第92页 |
| ·遗传算法 | 第92-95页 |
| ·神经网络法 | 第95-98页 |
| ·BP神经网络 | 第95-97页 |
| ·小波神经网络 | 第97-98页 |
| ·其他方法 | 第98-100页 |
| ·极大似然法 | 第98-99页 |
| ·模拟退火法 | 第99页 |
| ·缩张算法 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-105页 |
| Research on Parallel Altorithm of Mass Data Fitting Based on MPI | 第105-149页 |
| Chapter 1 Introduction | 第108-112页 |
| ·Background of the research | 第108-109页 |
| ·the Study Status | 第109-110页 |
| ·Content of Research | 第110页 |
| ·Organizational Structure of the Paper | 第110-112页 |
| Chapter 2 Introduction of Parallel Computer System and Parallel Program Design | 第112-117页 |
| ·The Introduction of Parallel Computer System | 第112页 |
| ·The Classification of the Parallel Computer System | 第112-113页 |
| ·Parallel Calculating Model | 第113页 |
| ·The Primary Modes of Parallel Program Designing | 第113-114页 |
| ·Parallel Programming Designing | 第114-115页 |
| ·The Measurements of Parallel programming performance | 第115-116页 |
| ·Summary | 第116-117页 |
| Chapter 3 The MPI Programming Environment Construction in PC Clusters | 第117-125页 |
| ·The Features and Classification of the PC Cluster System | 第117页 |
| ·MPI Parallel Programming Designing | 第117-120页 |
| ·MPI Programming Model | 第118页 |
| ·Six Basic Functions of MPI | 第118-119页 |
| ·The Communicative Way of MPI | 第119-120页 |
| ·The Structures of PC Cluster Based on MPI and Linux | 第120-122页 |
| ·The Choice of PC Cluster System Hardware Environment | 第120页 |
| ·The Choice of PC Cluster System Operating System | 第120页 |
| ·The Choice of PC Cluster System Programming Environment | 第120-122页 |
| ·The Example of MPI Procedures | 第122-124页 |
| ·Summary | 第124-125页 |
| Chapter 4 Research on Parallel Algorithm of Data Fitting in Linear Model | 第125-140页 |
| ·Determining Data Fitting Function and Generation | 第125-126页 |
| ·parallel Algorithm of Data Fitting in Linear Model | 第126-131页 |
| ·Description of the Algorithm | 第126-128页 |
| ·Division of Tasks | 第128页 |
| ·Communication Model and Cost | 第128-129页 |
| ·Mathematical Model Distribution-Dynamic Load Balancing | 第129-130页 |
| ·Analysis of Algorithm Performance | 第130-131页 |
| ·Implementation and Performance Analysis of Polynomial Fitting Parallel Algorithm | 第131-138页 |
| ·Description of Serial Algorithm in Universal Polynomial Fitting | 第131-132页 |
| ·Design and Implementation of Polynomial Fitting Parallel Algorithm | 第132-133页 |
| ·Orthogonal Polynomial Fitting | 第133-134页 |
| ·Test Analysis of the Experiments | 第134-138页 |
| ·Problems and Solutions Encountered in the Programs | 第138页 |
| ·Summary | 第138-140页 |
| Chapter 5 Research on Nonlinear Model Data Fitting of Parallel Algorithm | 第140-147页 |
| ·The Construction of Single-node Neural Network Model | 第141-143页 |
| ·Nonlinear Fitting the BP Data Network Parallel Algorithm | 第143-146页 |
| ·Algorithm Description | 第143-145页 |
| ·Algorithm Performance Analysis | 第145页 |
| ·The Improvement of Algorithm | 第145-146页 |
| ·Summary | 第146-147页 |
| Chapter 6 Conclusion | 第147-149页 |
| Research on Some Problems of Parallel Computing and Data Fitting | 第149-194页 |
| Chapter 1 Parallel Computer Applications and Study Status | 第152-154页 |
| Chapter 2 The Introduction of Parallel Computer System | 第154-156页 |
| ·The Classification of the Parallel Computer System | 第155-156页 |
| Chapter 3 The MPI Programming Environment Construction in PC Clusters | 第156-159页 |
| ·The Features and Classification of the PC Cluster System | 第156页 |
| ·Choosing Hardware of Cluster System | 第156-157页 |
| ·Choosing Operating System of Cluster System | 第157页 |
| ·Choosing Programming Environment of Cluster System | 第157-159页 |
| Chapter 4 The Design Approaches of Parallel Program | 第159-174页 |
| ·Parallel Computation Model | 第159-161页 |
| ·The Primary Modes of Parallel Program Designing | 第161页 |
| ·Parallel Programming Designing | 第161-162页 |
| ·Parallel Programming Debugging | 第162页 |
| ·The Measurements of Parallel programming performance | 第162-164页 |
| ·MPI Parallel Programming Designing | 第164-167页 |
| ·MPI Programming Model | 第164-165页 |
| ·Six Basic Functions of MPI | 第165-166页 |
| ·The Communicative Way of MPI | 第166-167页 |
| ·The Operation of Process | 第167页 |
| ·Applications Based on MPI Parallel Algorithm | 第167-172页 |
| ·Summary | 第172-174页 |
| Chapter 5 Linear Model Fitting | 第174-183页 |
| ·The Problem of Data Fitting | 第174页 |
| ·Serial Algorithm in Universal Polynomial Fitting | 第174-175页 |
| ·Orthogonal Polynomial Fitting | 第175-179页 |
| ·The Standard Definition of the Orthogonal Function | 第175-176页 |
| ·Construct Orthogonal Function with Gram-Schmidt Method | 第176页 |
| ·General Orthogonal Polynomial | 第176-178页 |
| ·Fitting Steps of Linear Least-square in Orthogonal Polynomial | 第178-179页 |
| ·The Least-squares Approximation Polynomial of Function | 第179页 |
| ·Functional Automatic Generation | 第179-182页 |
| ·Linear Model Fitting Parallel Algorithm | 第182-183页 |
| Chapter 6 Model Fitting of Nonlinear | 第183-194页 |
| ·Description of the Problem | 第183-184页 |
| ·Commonly Used Non-linear and Linear Model of Transformation | 第184-185页 |
| ·Iteration | 第185-187页 |
| ·The Direct Fitting Principle of Nonlinear Model | 第185-186页 |
| ·Newton Iteration | 第186-187页 |
| ·Genetic Algorithm | 第187-190页 |
| ·Neural Network Method | 第190-193页 |
| ·BP Neural Network | 第190-191页 |
| ·Wavelet Neural Network (WNN) | 第191-193页 |
| ·Other Methods | 第193-194页 |
| ·Maximum Likelihood | 第193-194页 |
| ·Simulated Annealing | 第194页 |
| ·Contraction-Expansion Algorithm | 第194页 |
