| 目录 | 第1-6页 |
| 图目录 | 第6-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| §1.1 论文研究背景 | 第10-11页 |
| §1.2 数据聚类研究现状 | 第11-12页 |
| §1.3 并行计算技术研究现状 | 第12-13页 |
| §1.3.1 并行计算机、并行计算软件环境及分布式并行计算系统 | 第12-13页 |
| §1.3.2 并行算法 | 第13页 |
| §1.4 论文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 聚类树 | 第15-26页 |
| §2.1 聚类树模型 | 第15-16页 |
| §2.2 聚类分解 | 第16-25页 |
| §2.2.1 数据聚类 | 第17-18页 |
| §2.2.2 用k-means算法划分聚类 | 第18-20页 |
| §2.2.3 用SOM网络划分聚类 | 第20-25页 |
| §2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SMP系统多线程的RSOM并行算法 | 第26-35页 |
| §3.1 SMP-PC并行处理系统 | 第26-27页 |
| §3.2 多线程程序设计的模型 | 第27-28页 |
| §3.3 基于SMP系统的RSOM并行算法 | 第28-32页 |
| §3.3.1 基本定义 | 第28-29页 |
| §3.3.2 RSOM并行训练算法 | 第29-31页 |
| §3.3.3 RSOM并行识别算法 | 第31-32页 |
| §3.4 试验分析 | 第32-34页 |
| §3.4.1 雷达目标识别数据集测试 | 第32页 |
| §3.4.2 字母识别数据集测试 | 第32-34页 |
| §3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 RSOM分布式并行算法设计 | 第35-45页 |
| §4.1 网络分布计算 | 第35-39页 |
| §4.1.1 硬件概念 | 第35-37页 |
| §4.1.2 软件概念 | 第37-39页 |
| §4.2 基于网络集中式调度的RSOM并行算法设计 | 第39-43页 |
| §4.2.1 控制节点对状态表的设置 | 第40-41页 |
| §4.2.2 控制节点任务调度 | 第41-43页 |
| §4.3 基于网络分布式调度的RSOM并行算法设计 | 第43-44页 |
| §4.4 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结束语 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第50页 |
