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基于Web服务的并行遗传神经网络的数据预测研究

作者：叶音珏 Publish: 2007-5-11 Hits:-

【中文题名】

基于Web服务的并行遗传神经网络的数据预测研究

【英文题名】

Research on Data Forecast Using Web-Services Based Parallel Genetic Artifical Network

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-5-11

【中关键词】

神经网络,遗传算法,Web服务,数据挖掘,,

【英关键词】

artificial network,genetic algorithm,web services,data mining,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

随着现在信息技术的迅猛发展,许多领域都积累了大量的数据。由于经济、科技和生活等的需要,我们渴望发现这些数据中的内在的知识与规律,这造就了数据挖掘这门学科的兴起和发展。作为一个多学科交叉的综合性领域,数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。由于时间序列数据库的日趋庞大及其挖掘的潜在意义,目前,时序数据挖掘研究已成为一个热点。然而,时间序列数据又有非线性混沌的特点,并且数据量巨大,所以它成为数据挖掘的一个热点和难题。本文主要研究基于并行的遗传神经网络的数据预测,介绍了近期遗传算法改进神经网络的学术发展,并提出了基于Web服务的并行遗传算法改进神经网络结构与权值的算法(WPGA-MBP算法)。 WPGA-MBP算法能够自动调整神经网络的结构与权值,有较强的自适应能力和泛化能力,具有全局快速收敛的性能,这对于处理非线性混沌的数据有优势;此算法使用现今成熟的、已经广泛使用的Web服务技术实现并行计算,提高了算法的时间性能,并且让算法能够处理较大量的数据,

【论文题纲】

摘要	3-5
ABSTRACT	5-9
第一章引言	9-12
1.1 数据挖掘的意义与发展	9
1.2 国内外数据挖掘的现状	9-10
1.3 论文的工作和意义	10-11
1.4 论文的结构	11-12
第二章遗传算法改进神经网络的研究发展	12-17
2.1 神经网络连接权值的进化	12-13
2.2 神经网络结构的进化	13-16
2.2.1 编码方案	13-14
2.2.2 进化方法	14-15
2.2.3 学习规则的进化	15-16
2.3 WPGA-MBP 算法	16-17
第三章 WPGA-MBP 算法中并行遗传算法模型	17-31
3.1 WPGA-MBP 算法中并行遗传算法的设计	17-21
3.1.1 WPGA-MBP 算法并行遗传算法的基本思想	17
3.1.2 WPGA-MBP 算法并行遗传算法模型	17-19
3.1.3 WPGA-MBP 算法中并行遗传算法步骤	19
3.1.4 WPGA-MBP 算法中并行模型中的信息交互	19-21
3.2 WEB 服务用于WPGA-MBP 算法	21-31
3.2.1 Web 服务概述	21-24
3.2.2 WPGA-MBP 算法Web 服务描述与实现	24-29
3.2.3 WPGA-MBP 算法并行性的逻辑描述	29-31
第四章 WPGA-MBP 算法中遗传算法优化神经网络结构的模型	31-37
4.1 WPGA-MBP 算法编码方案	31-32
4.2 WPGA-MBP 算法的遗传操作设计	32-34
4.2.1 选择算子	32
4.2.2 交叉算子	32-33
4.2.3 隐层节点增加算子	33
4.2.4 节点连接变异算子	33-34
4.3 WPGA-MBP 算法的适应度函数	34-35
4.4 WPGA-MBP 算法的遗传参数选择	35-37
第五章 WPGA-MBP 算法性能测试	37-39
5.1 并行性测试	37
5.2 N-PARITY 测试	37-39
第六章 WPGA-MBP 算法在预测中的应用与实现	39-52
6.1 预测实现原理	39-42
6.2 非线性函数的拟合与预测	42-48
6.2.1 WPGA-MBP 算法和一般遗传神经网络的拟合和预测对比	42-47
6.2.2 WPGA-MBP 算法对于其他函数的预测情况	47-48
6.3 WPGA-MBP 算法用于证券交易系统	48-52
第七章结论与展望	52-54
参考文献	54-58
致谢	58-59
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	59-62

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388475



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