| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第13-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 BP神经网络、MapReduce和遗传算法 | 第16-28页 |
| 2.1 BP神经网络介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 BP神经网络结构简介 | 第16-17页 |
| 2.1.2 BP神经网络训练过程介绍 | 第17-19页 |
| 2.2 MapReduce并行计算模型介绍 | 第19-23页 |
| 2.2.1 MapReduce简介 | 第19-21页 |
| 2.2.2 MapReduce工作原理 | 第21-23页 |
| 2.3 遗传算法介绍 | 第23-27页 |
| 2.3.1 遗传算法简介 | 第23-24页 |
| 2.3.2 应用遗传算法优化BP神经网络训练 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于输入分片扰乱的MapReduce训练 | 第28-40页 |
| 3.1 BP神经网络MapReduce训练核心问题 | 第28页 |
| 3.2 相关定义 | 第28-29页 |
| 3.3 通过系统抽样扰乱输入分片 | 第29-31页 |
| 3.4 基于输入分片扰乱的MapReduce训练 | 第31-34页 |
| 3.4.1 Map任务初始权阵选取 | 第31-32页 |
| 3.4.2 MapReduce训练过程 | 第32-33页 |
| 3.4.3 全局收敛判定条件 | 第33-34页 |
| 3.5 实验分析 | 第34-38页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第34页 |
| 3.5.2 不同方法之间训练效率比较 | 第34-37页 |
| 3.5.3 不同影响因子对训练效率影响分析 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 基于局部收敛权阵进化的Map Reduce训练 | 第40-49页 |
| 4.1 方法概述 | 第40-41页 |
| 4.2 基于局部收敛权阵进化的MapReduce训练 | 第41-43页 |
| 4.2.1 局部收敛权阵的产生 | 第41-42页 |
| 4.2.2 局部收敛权阵进化 | 第42-43页 |
| 4.3 全局收敛判定 | 第43-45页 |
| 4.3.1 全局收敛判定方法 | 第43-45页 |
| 4.3.2 Map任务初始权阵选取 | 第45页 |
| 4.4 实验分析 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.4.2 不同方法之间训练效率比较 | 第45-47页 |
| 4.4.3 不同影响因子对训练效率的影响分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 6 参考文献 | 第50-54页 |
| 7 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 7.1 发表的学术论文 | 第54页 |
| 7.2 参与的基金项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
