基于深度神经网络的事件实时处理系统
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 研究背景 | 第10-12页 |
1.2 研究内容 | 第12-13页 |
1.3 论文的组织结构 | 第13页 |
1.4 本章小结 | 第13-14页 |
第二章 相关技术 | 第14-22页 |
2.1 事件处理系统 | 第14-15页 |
2.1.1 事件及事件驱动 | 第14页 |
2.1.2 物联网环境下的事件处理系统 | 第14-15页 |
2.2 深度神经网络 | 第15-16页 |
2.2.1 深度神经网络概述 | 第15-16页 |
2.2.2 深度学习框架 | 第16页 |
2.3 MXNET框架 | 第16-20页 |
2.3.1 MXNet框架编程模式 | 第16-17页 |
2.3.2 MXNet框架的系统架构 | 第17-18页 |
2.3.3 MXNet并行加速 | 第18-20页 |
2.4 本章小结 | 第20-22页 |
第三章 系统需求分析 | 第22-28页 |
3.1 功能性需求 | 第22-26页 |
3.1.1 事件处理 | 第22-23页 |
3.1.2 并行处理 | 第23-24页 |
3.1.3 管理模块 | 第24-26页 |
3.1.4 负载均衡 | 第26页 |
3.2 非功能性需求 | 第26-27页 |
3.3 本章小结 | 第27-28页 |
第四章 系统概要设计 | 第28-44页 |
4.1 系统构架设计 | 第28-30页 |
4.1.1 系统整体架构 | 第28-29页 |
4.1.2 系统工作流程 | 第29-30页 |
4.2 事件处理模块概要设计 | 第30-35页 |
4.2.1 事件处理模块整体设计 | 第30-31页 |
4.2.2 数据集训练子模块功能设计 | 第31-32页 |
4.2.3 数据并行的改进设计 | 第32-34页 |
4.2.4 事件流处理子模块 | 第34-35页 |
4.3 调度器模块概要设计 | 第35-38页 |
4.3.1 调度器的设计目标 | 第35-36页 |
4.3.2 基本思想 | 第36页 |
4.3.3 负载均衡算法设计 | 第36-38页 |
4.4 管理模块设计 | 第38-41页 |
4.4.1 管理模块的设计目标 | 第38页 |
4.4.2 设计分析 | 第38-40页 |
4.4.3 设计方案 | 第40-41页 |
4.5 本章小结 | 第41-44页 |
第五章 系统详细设计与实现 | 第44-64页 |
5.1 事件处理模块 | 第44-50页 |
5.1.1 数据载入方法和相关类的解析 | 第44-46页 |
5.1.2 数据载入算法解析 | 第46-47页 |
5.1.3 数据迭代器 | 第47-48页 |
5.1.4 事件流处理的实现 | 第48-50页 |
5.2 调度器模块 | 第50-55页 |
5.2.1 调度器详细设计 | 第50-51页 |
5.2.2 调度器实现 | 第51-55页 |
5.3 管理模块 | 第55-63页 |
5.3.1 管理模块的详细设计 | 第55-56页 |
5.3.2 界面设计 | 第56-60页 |
5.3.3 数据设计 | 第60-62页 |
5.3.4 后台管理功能的设计与实现 | 第62-63页 |
5.4 本章小结 | 第63-64页 |
第六章 系统测试和验证 | 第64-80页 |
6.1 测试目标及环境 | 第64-65页 |
6.1.1 测试目标 | 第64页 |
6.1.2 测试环境 | 第64-65页 |
6.1.3 测试数据集 | 第65页 |
6.2 功能测试 | 第65-71页 |
6.2.1 数据集训练功能测试 | 第65-67页 |
6.2.2 调度器功能测试 | 第67-68页 |
6.2.3 管理系统 | 第68-71页 |
6.3 性能测试 | 第71-77页 |
6.3.1 并行训练性能测试 | 第71-75页 |
6.3.2 事件流处理的高并发性 | 第75-77页 |
6.4 本章小结 | 第77-80页 |
第七章 工作总结与展望 | 第80-82页 |
7.1 工作总结 | 第80页 |
7.2 下一步研究工作 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-84页 |
致谢 | 第84-86页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第86页 |