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基于BP神经网络的Map-Reduce能耗优化模型的研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 选题背景与研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 国内研究现状第10-11页
        1.2.2 国外研究现状第11-13页
    1.3 本文研究内容及组织架构第13-15页
        1.3.1 本文研究内容第13-14页
        1.3.2 本文组织架构第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第2章 Map-Reduce能耗监测模型的建立第16-24页
    2.1 Map-Reduce概述第16-20页
        2.1.1 Map-Reduce特点第16-17页
        2.1.2 Map-Reduce运行流程第17-18页
        2.1.3 Map-Reduce工作原理第18-20页
    2.2 Map-Reduce能耗监测模型第20-23页
        2.2.1 Map-Reduce能耗监测模型方法比较第20页
        2.2.2 基于CPU利用率的能耗监测模型建立步骤第20-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 BP神经网络模型介绍第24-29页
    3.1 BP神经网络理论第24-26页
        3.1.1 BP神经网络结构第24-25页
        3.1.2 BP神经网络的训练过程第25-26页
        3.1.3 BP神经网络在Map-Reduce框架下的优化适用性第26页
    3.2 BP神经网络存在的问题及结构参数优化第26-28页
        3.2.1 BP神经网络的缺陷第26-27页
        3.2.2 BP神经网络结构参数优化第27-28页
    3.3 本章小结第28-29页
第4章 Map-Reduce框架下的BP神经网络优化第29-36页
    4.1 优化算法选择及建模环境介绍第29-30页
        4.1.1 结合算法选择第29页
        4.1.2 建模环境介绍第29-30页
    4.2 Map-Reduce的GA-BP神经网络优化结合第30-32页
        4.2.1 GA-BP神经网络优化算法思想第30-31页
        4.2.2 GA-BP神经网络算法运行流程第31-32页
    4.3 Map-Reduce的PSO-BP神经网络优化结合第32-35页
        4.3.1 PSO-BP神经网络优化算法思想第32-33页
        4.3.2 PSO-BP神经网络算法运行流程第33-35页
    4.4 优化算法的特征比对第35页
    4.5 本章小结第35-36页
第5章 基于BP神经网络下的Map-Reduce能耗优化模型第36-44页
    5.1 Map-Reduce能耗优化策略第36-37页
        5.1.1 Hadoop运行平台优化分析第36页
        5.1.2 Map-Reduce系统运行参数优化分析第36-37页
    5.2 Map-Reduce优化模型可行性分析第37-40页
        5.2.1 Map-Reduce运行能耗分析第37-38页
        5.2.2 Map-Reduce能耗优化分析第38-39页
        5.2.3 Map-Reduce能耗优化假设第39-40页
    5.3 Map-Reduce能耗优化模型实现第40-43页
    5.4 本章小结第43-44页
第6章 实验过程及结果分析第44-54页
    6.1 实验环境与实验数据集第44-45页
        6.1.1 Hadoop环境搭建第44-45页
        6.1.2 实验数据集第45页
    6.2 Map-Reduce能耗监测模型验证与分析第45-49页
        6.2.1 对比测试模型和测试结果评价指标第45-46页
        6.2.2 实验过程与结果分析第46-49页
    6.3 Map-Reduce能耗优化模型验证与分析第49-52页
        6.3.1 对比测试模型和测试结果评价指标第49-50页
        6.3.2 实验过程与结果分析第50-52页
    6.4 本章小结第52-54页
第7章 总结与展望第54-56页
    7.1 本文总结第54-55页
    7.2 展望未来第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-59页

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