| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第14-34页 |
| ·蛋白质结构预测相关研究 | 第14-17页 |
| ·蛋白质结构简介 | 第14页 |
| ·蛋白质二级结构预测方法 | 第14-16页 |
| ·常用蛋白质数据库 | 第16-17页 |
| ·蛋白质结构预测存在的问题 | 第17页 |
| ·人工神经网络相关研究 | 第17-27页 |
| ·神经元模型 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络模型 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络学习方式 | 第20页 |
| ·BP神经网络结构及特点 | 第20页 |
| ·BP神经网络算法 | 第20-25页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络并行化相关研究 | 第27-34页 |
| ·数据并行 | 第28-30页 |
| ·结构并行 | 第30-34页 |
| 第三章 基于BP神经网络的蛋白质二级结构预测 | 第34-41页 |
| ·方法描述 | 第34页 |
| ·蛋白质二级结构预测模型 | 第34-35页 |
| ·输入层结构及算法选择 | 第35-38页 |
| ·数据输入 | 第35-36页 |
| ·滑动窗口技术 | 第36页 |
| ·输入编码 | 第36-38页 |
| ·隐藏层结构 | 第38-39页 |
| ·输出层结构及结果判定 | 第39页 |
| ·二级结构分类 | 第39页 |
| ·输出结构判定 | 第39页 |
| ·预测评价方式 | 第39-41页 |
| 第四章 面向共享内存环境的BP神经网络并行算法 | 第41-64页 |
| ·面向共享内存环境的数据并行算法 | 第41-48页 |
| ·问题描述 | 第41页 |
| ·并行性分析 | 第41-42页 |
| ·面向共享内存环境的数据并行算法 | 第42-45页 |
| ·并行算法设计 | 第45-48页 |
| ·并行算法分析 | 第48页 |
| ·面向共享内存环境的结构并行算法 | 第48-57页 |
| ·问题描述 | 第48-49页 |
| ·并行性分析 | 第49-50页 |
| ·面向共享内存环境的结构并行算法 | 第50-53页 |
| ·并行算法设计 | 第53-56页 |
| ·并行算法分析 | 第56-57页 |
| ·面向共享内存环境的混合方式并行算法 | 第57-64页 |
| ·问题描述 | 第57页 |
| ·并行性分析 | 第57页 |
| ·面向共享内存环境的混合方式并行算法 | 第57-60页 |
| ·并行算法设计 | 第60-62页 |
| ·并行算法分析 | 第62-64页 |
| 第五章 基于分布式并行的BP神经网络混合方式并行策略 | 第64-70页 |
| ·问题描述 | 第64页 |
| ·并行性分析 | 第64-66页 |
| ·并行策略结构 | 第66页 |
| ·并行策略描述 | 第66-67页 |
| ·分布式环境下的节点间并行算法 | 第66-67页 |
| ·面向共享内存环境的节点内并行算法 | 第67页 |
| ·并行策略设计 | 第67-70页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第70-83页 |
| ·数据集选取 | 第70页 |
| ·实验平台 | 第70-71页 |
| ·评价公式 | 第71页 |
| ·预测准确率评价 | 第71页 |
| ·并行加速评价 | 第71页 |
| ·实验结果分析 | 第71-83页 |
| ·蛋白质结构预测结果及分析 | 第72-73页 |
| ·基于Open MP并行化的结果及分析 | 第73-79页 |
| ·基于MPI并行化的结果及分析 | 第79-80页 |
| ·混合并行化的结果及分析 | 第80-83页 |
| 总结和展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 答辩委员签名决议书 | 第90页 |