流式数据的并行分类算法研究—硕士毕业论文下载

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流式数据的并行分类算法研究

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流式数据的并行分类算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-15页
· 研究背景及意义	第8-11页
· 研究背景	第8-10页
· 研究意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 国外研究现状	第12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 论文研究内容	第13-14页
· 论文组织结构	第14-15页
第2章流式数据分类理论基础和相关技术	第15-29页
· 流式数据分类	第15-17页
· 定义及特点	第15-16页
· 流式数据分类的经典算法	第16-17页
· 概念漂移	第17-20页
· 基本概念	第17-18页
· 检测方法	第18-19页
· 处理机制	第19-20页
· 人工神经网络	第20-22页
· BP神经网络原理	第20-21页
· BP神经网络的构建	第21-22页
· 流式数据计算框架	第22-28页
· Hadoop平台的MapReduce计算框架	第22-24页
· Apache Storm流式数据平台	第24-25页
· Spark Streaming数据流计算框架	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章增量式BP神经网络概念漂移分类算法	第29-36页
· 基于L-M优化算法的BP神经网络	第29-30页
· L-M优化算法	第29-30页
· L-M优化BP神经网络	第30页
· 增量式学习	第30-32页
· 基本概念	第31页
· 增量式BP神经网络	第31-32页
· 概念漂移处理机制	第32页
· IBPNN-CDCA概念漂移数据流分类算法	第32-33页
· 实验结果与分析	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
第4章基于Spark的IBPNN-CDCA算法并行化及实现	第36-46页
· 系统架构设计与集群部署	第36-40页
· Hadoop集群部署配置	第37-38页
· Spark集群部署配置	第38-39页
· Kafka集群部署配置	第39-40页
· IBPNN-CDCA算法的并行化实现	第40-43页
· 并行化IBPNN-CDCA的应用部署	第41-42页
· 流式数据源	第42-43页
· 实验结果及分析	第43-45页
· 本章小结	第45-46页
第5章总结与展望	第46-48页
· 总结	第46页
· 不足与展望	第46-48页
参考文献	第48-52页
在读期间发表的学术论文及研究成果	第52-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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