基于云存储的视频信息分布式优化处理系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·云存储与分布式系统 | 第14-16页 |
| ·云存储的概述和特点 | 第14-16页 |
| ·分布式系统概述 | 第16页 |
| ·负载均衡与神经网络 | 第16-17页 |
| ·负载均衡概述 | 第16-17页 |
| ·人工作神经网络概述 | 第17页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 系统总体设计 | 第20-24页 |
| ·系统总体方案 | 第20-21页 |
| ·云存储系统处理流程 | 第21-22页 |
| ·系统优化功能模块分析 | 第22-23页 |
| ·云存储功能模块 | 第22页 |
| ·分布式处理功能模块 | 第22-23页 |
| ·负载均衡功能模块 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 云存储服务器的研究与设计 | 第24-34页 |
| ·云存储服务器的总体架构 | 第24-25页 |
| ·云存储层设计 | 第25-29页 |
| ·云存储层方案 | 第25-27页 |
| ·存储层的构建与实现 | 第27-29页 |
| ·数据管理层的功能模块 | 第29页 |
| ·系统数据结构设计 | 第29-32页 |
| ·结构设计 | 第29-31页 |
| ·MySQL的使用 | 第31-32页 |
| ·性能分析比较 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 视频信息分布式优化处理 | 第34-45页 |
| ·视频信息的传输 | 第34-37页 |
| ·H.264视频编码 | 第34页 |
| ·RTP实时传输协议 | 第34-36页 |
| ·RTP协议的特点和应用 | 第36-37页 |
| ·调度算法的优化 | 第37-39页 |
| ·节点服务器状态 | 第37页 |
| ·节点服务器性能 | 第37-38页 |
| ·节点服务器的用户请求数 | 第38-39页 |
| ·存储策略的优化 | 第39-42页 |
| ·存储策略概述 | 第39-40页 |
| ·视频使用热度统计 | 第40-42页 |
| ·存储副本方案的优化 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于云存储系统的负载均衡研究 | 第45-61页 |
| ·负载均衡必要性 | 第45-46页 |
| ·传统的负载均衡算法 | 第46-48页 |
| ·轮询法 | 第46-47页 |
| ·最少连接数法 | 第47页 |
| ·最快响应法 | 第47页 |
| ·散列法 | 第47-48页 |
| ·加权法 | 第48页 |
| ·一种基于小波神经网络预测模型的研究 | 第48-55页 |
| ·神经网络概述 | 第48-49页 |
| ·生物神经网络的模型化 | 第49-51页 |
| ·小波理论 | 第51-52页 |
| ·基于小波神经网络的算法研究 | 第52-55页 |
| ·模型建立 | 第55-56页 |
| ·编程实现 | 第56-59页 |
| ·小波神经网络初始化 | 第56-57页 |
| ·小波神经网络训练 | 第57页 |
| ·小波神经网络预测 | 第57-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| ·负载均衡策略的设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
