基于网格的神经计算平台架构及接口设计与实现

摘要

由于神经网络应用环境的复杂性及要求处理大量数据的问题,从而神经网络计算需要超强的计算能力,因此在神经网络计算平台中引入了网格和分布式的思想,力图建立一个基于网格的神经网络计算平台.由于现在网格浏览器还不具备通用性,因此计算平台要实现统一控制和完全托管的思想就只能先由分布式结构模拟.计算平台要求能够跨平台使用,对于神经网络算法也要求能经过简单的配置就可以运行.因此Sun公司提出的J2EE平台能很好的满足神经网络计算平台的架构.J2EE是一种利用Java 2平台来简化企业解决方案的开发、部署和管理相关的复杂问题的体系结构.J2EE体系结构提供中间层集成框架用来满足无需太多费用而又需要高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用的需求.J2EE具备的这些功能正是神经网络计算平台的需求.计算平台后台使用Globus实现,很好的利用了闲置资源.该文提出基于J2EE的分布式应用系统使整个系统成为一个多层的组件系统,以实现系统横向、纵向之间的弱耦合,使系统具备了灵活性、可重用性、可测性、可扩展性.计算平台预留了CORBA接口,对于使用用其它语言写就的经典程序也可以很好的挂到该平台上.该文分三部分.第一部分简单介绍了该计算平台用到的技术.第二部分主要描述了计算平台架构的设计实现思想.第三部分提出了一个神经网络算法,并且就此算法在平台上进行了使用试验,以检测平台的可用性.

目录

文摘

英文文摘

第一章基于网格的神经计算平台

1.1神经网络的发展历史和现状

1.2网格技术的兴起

1.3基于网格的神经计算平台

第二章计算平台架构工具简介

2.1神经网络计算平台前台使用工具简介

2.1.1体系结构选择

2.1.2 J2EE应用体系结构

2.1.3 J2EE的结构

2.2神经网络计算平台远程调用的思想

2.2.1 CORBA简介

2.2.2 CORBA与WWW相结合

2.2.3 Java的CORBA/WEB应用实现概述

2.3神经网络计算平台后台使用工具简介

第三章神经计算平台的构架

3.1神经网络计算平台设计要求

3.2神经计算平台前台的架构

3.2.1用户管理

3.2.2数据管理

3.3.1数据保存

3.32数据获取

3.2.3神经网络计算平台前台设计总结

3.3神经计算平台后台的架构

第四章模拟退火法算法

4.1算法描述

4.1.1算法基本原理

4.1.2算法关键参数和操作的设计

4.2算法实现

4.2.1模拟退火算法步骤

4.2.2模拟退火算法流程图

4.2.3算法主要函数及参数说明

4.2.4程序接口说明

3.3 TSP问题实例分析

4.4算法评价

4.5算法改进

第五章神经计算平台用例

第六章总结和展望

参考文献

致谢

附：研究生期间论文录用情况