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基于云计算平台Hadoop的聚类神经网络算法的研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
        1.2.1 云计算国内外研究现状第9页
        1.2.2 数据挖掘的国内外研究现状第9-10页
    1.3 本文的主要研究内容第10-11页
    1.4 本章小结第11-12页
第二章 云计算及其相关技术的介绍第12-25页
    2.1 云计算概述第12-13页
        2.1.1 云计算的定义及特点第12-13页
        2.1.2 云计算的架构第13页
    2.2 云计算平台的介绍第13-15页
    2.3 HDFS2.0 原理第15-16页
    2.4 MapReduce2.0 原理第16-18页
    2.5 Spark原理第18-24页
        2.5.1 Spark的系统架构第19-20页
        2.5.2 Spark设计思想及RDD第20-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 聚类算法在Hadoop平台上的实现第25-48页
    3.1 聚类算法第25-28页
    3.2 聚类算法的Map Reduce化第28-35页
    3.3 Hadoop云计算平台上的实验第35-46页
        3.3.1 Hadoop集群在ubuntu环境下的搭建第35-43页
        3.3.2 数据第43-44页
        3.3.3 实验结果与分析第44-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 神经网络算法在Hadoop平台上的实现第48-74页
    4.1 神经网络第48-55页
    4.2 基于Spark平台神经网络算法并行化第55-60页
    4.3 Hadoop云计算平台上的实验第60-73页
        4.3.1 Spark集群在Ubuntu环境下的搭建第60-68页
        4.3.2 数据预处理第68-70页
        4.3.3 实验结果第70-73页
    4.4 本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-76页
    5.1 总结第74-75页
    5.2 展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-79页
附录第79-80页
图版第80-81页

 
 
论文编号BS2835395,这篇论文共81
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