| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-17页 |
| ·复杂体系结构的模拟分析方法 | 第9-15页 |
| ·复杂体系结构的机器学习分析方法 | 第15-17页 |
| ·本文的组织结构与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 复杂体系结构的计算特征提取 | 第19-27页 |
| ·提取计算特征的训练样本 | 第19-21页 |
| ·训练样本数据的预处理 | 第21页 |
| ·训练样本计算特征的获取 | 第21-25页 |
| ·复杂体系结构特征空间描述 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于 Boosting 的复杂体系结构计算特征分类 | 第27-41页 |
| ·Boosting 算法原理 | 第28-29页 |
| ·基于 AdaBoost 的预测模型 | 第29-36页 |
| ·模拟器选择机制 | 第30-31页 |
| ·模拟参数数据选择 | 第31-32页 |
| ·训练及预测验证 | 第32-36页 |
| ·基于 AdaBoost 的计算特征类别划分 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 实验结果分析与比较 | 第41-50页 |
| ·环境及模拟器安装配置 | 第41-43页 |
| ·实验执行与结果分析 | 第43-47页 |
| ·实验运行 | 第43-46页 |
| ·实验分析 | 第46-47页 |
| ·实验结果与前期研究比较 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-53页 |
| ·论文总结 | 第50-51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间参与的项目及取得的相关科研成果 | 第58页 |