| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·多核体系结构空间探究研究现状 | 第9-10页 |
| ·灰色神经网络的研究现状 | 第10-11页 |
| ·灰色系统理论研究现状 | 第10页 |
| ·神经网络研究现状 | 第10-11页 |
| ·灰色神经网络的研究现状 | 第11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 多核处理器的空间探究 | 第14-22页 |
| ·多核体系结构早期空间探究概述 | 第14-15页 |
| ·基于小波分析和灰色神经网络多核体系结构空间探究 | 第15-21页 |
| ·基于小波分析和灰色神经网络模型的分析建模 | 第15-18页 |
| ·小波变换 | 第18-20页 |
| ·一维小波变换 | 第18-19页 |
| ·二维小波变换 | 第19-20页 |
| ·灰色神经网络模型 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 灰色神经网络预测模型 | 第22-42页 |
| ·灰色系统概述 | 第22-28页 |
| ·灰色系统理论 | 第22-23页 |
| ·灰色系统建模理论 | 第23-24页 |
| ·灰色预测模型 | 第24-28页 |
| ·静态预测模型 | 第25-26页 |
| ·动态预测模型 | 第26-28页 |
| ·神经网络概述 | 第28-36页 |
| ·神经网络理论 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络模型 | 第30-32页 |
| ·RBF神经网络 | 第32-35页 |
| ·神经网络及其融合应用技术 | 第35-36页 |
| ·灰色神经网络预测模型 | 第36-41页 |
| ·灰色系统与神经网络的融合原理 | 第37页 |
| ·灰色系统与神经网络的融合方式 | 第37-38页 |
| ·灰色神经网络建模 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 灰色神经网络在多核空间探究的仿真实验及结果分析 | 第42-53页 |
| ·数据分析 | 第42-44页 |
| ·样本数据选择 | 第42-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-44页 |
| ·灰色神经网络建模 | 第44-49页 |
| ·改进GM(0,N)模型 | 第44-46页 |
| ·RBF改进策略 | 第46-48页 |
| ·静态预测模型详述 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53-54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录:攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第59页 |