基于P2P的教学信息资源负载均衡调度算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-18页 |
| ·P2P 技术研究现状 | 第10-13页 |
| ·负载均衡理论研究现状 | 第13-17页 |
| ·网络教学系统现状与存在问题 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容 | 第18-20页 |
| ·论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 负载均衡调度相关理论与技术 | 第22-31页 |
| ·时间序列相关理论 | 第22-25页 |
| ·时间序列 | 第22-23页 |
| ·ARMA 模型 | 第23-25页 |
| ·BP 神经网络相关技术 | 第25-29页 |
| ·BP 神经网络拓扑结构 | 第26-27页 |
| ·BP 神经网络反向传播算法 | 第27-29页 |
| ·负载均衡相关技术 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于ARMA 的系统负载预测算法 | 第31-46页 |
| ·P2P 教学信息特征分析 | 第31-33页 |
| ·负载时间序列确定方法 | 第33-37页 |
| ·系统资源的确定与表示 | 第34-35页 |
| ·系统综合负载的确定 | 第35-37页 |
| ·负载时间序列预处理 | 第37-38页 |
| ·提取趋势项 | 第37页 |
| ·零化处理 | 第37-38页 |
| ·标准化处理 | 第38页 |
| ·ARMA 模型参数估计 | 第38-41页 |
| ·负载序列预测算法 | 第41-45页 |
| ·计算流程 | 第41-43页 |
| ·仿真结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于BP 神经网络的负载均衡调度 | 第46-59页 |
| ·负载时间序列BP 神经网络建模 | 第46-49页 |
| ·特征参数选取 | 第46-47页 |
| ·BP 神经网络拓扑结构 | 第47-49页 |
| ·基于BP 神经网络的负载均衡调度算法 | 第49-51页 |
| ·实验环境与网络结构 | 第51-53页 |
| ·系统架构 | 第51-52页 |
| ·软件层次结构 | 第52-53页 |
| ·实验与结果分析 | 第53-58页 |
| ·实验系统介绍 | 第53-54页 |
| ·系统功能 | 第54-55页 |
| ·系统性能比较与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第67页 |
