| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 云计算平台 | 第16-35页 |
| ·云计算总体介绍 | 第16-21页 |
| ·云计算的特点 | 第18-19页 |
| ·云计算的分类 | 第19-21页 |
| ·亚马逊云计算AWS | 第21-22页 |
| ·IBM 云计算Blue Cloud | 第22-23页 |
| ·微软云计算Windows Azure | 第23-24页 |
| ·Google 云计算 | 第24-28页 |
| ·GFS 文件系统 | 第25-26页 |
| ·MapReduce 编程模型 | 第26页 |
| ·分布式数据表BigTable | 第26-28页 |
| ·开源云计算平台Hadoop | 第28-34页 |
| ·HDFS 分布式文件系统 | 第29-30页 |
| ·MapReduce 的实现 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 BP 算法在Hadoop 平台上的实现 | 第35-56页 |
| ·神经网络概论 | 第35-36页 |
| ·神经元模型 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第37-43页 |
| ·BP 算法原理 | 第38-40页 |
| ·BP 算法存在的问题 | 第40-41页 |
| ·网络拓扑结构的确定 | 第41-43页 |
| ·BP 学习算法的MapReduce 化 | 第43-46页 |
| ·计算模型 | 第43-44页 |
| ·算法分解 | 第44-46页 |
| ·Hadoop 云计算平台上的实验 | 第46-55页 |
| ·Hadoop 实验集群的搭建 | 第46-48页 |
| ·基于Eclipse 的Hadoop 程序开发环境 | 第48-51页 |
| ·程序运行说明 | 第51-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 Logistic 回归参数估计在Hadoop 平台上的实现 | 第56-70页 |
| ·回归分析 | 第56-57页 |
| ·Logistic 回归分析模型 | 第57-61页 |
| ·Logistic 参数估计的MapReduce 化 | 第61-64页 |
| ·大规模矩阵转置运算的MapReduce 分解 | 第61-62页 |
| ·大规模矩阵乘法运算的MapReduce 分解 | 第62-63页 |
| ·参数估计算法分解 | 第63-64页 |
| ·Hadoop 云计算平台上的实验 | 第64-69页 |
| ·程序运行说明 | 第64-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 在学期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
