神经网络方面有关研究生毕业论文范文 与利用神经网络算法解决数据库智能高并行、并发海量运算类研究生毕业论文范文

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利用神经网络算法解决数据库智能高并行、并发海量运算

【摘 要】 人工神经网络是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点.神经网络算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法.利用神经网络算法可以有效地实现数据库的高并行、并发海量运算功能,本文对其展开探讨.

【关键词】 神经网络 数据库 运算

一、 引言

神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力.若从速度的角度出发,人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机,前者为毫秒量级,而后者的频率往往可达几百兆赫.但是,由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统,因而,在许多问题上可以做出快速判断、决策和处理,其速度则远高于串行结构的普通计算机.2016 年打败世界围棋高手的ALphaGo 采用了1202 个CPU 和176 个GPU(显卡),外加100+ 左右的计算加速卡,大概等于300 ~ 500 台左右的PC 主机,其大量采用了神经网络算法和深度学习技术,并行运算,在围棋领域打败了人类.

二、神经网络算法分析

人工神经网络是模仿生物的实际细胞来进行训练的,它可以进行单输入但输出和多输入多输出,同时具有非线性的特点,激活函数F 主要是由输入分量和权值分量相乘得出的,输出信号要受到神经元本身以及F 函数的影响,同时还应该有一定的限制叫做阈值,神经网络主要是通过训练的方式,来进行学习,对于内部的权重进行改变,在实际的分类识别当中,可以使得误差尽量的减少,达到模仿人类思考的目的.

三、神经网络算法在数据库智能高并行并发海量运算中的应用

1、目前算法存在的问题.游标是系统为用户开设的一个数据缓冲区,存放SQL 语句的执行结果.每个游标区都有一个名字,用户可以用SQL 语句逐一从游标中获取记录,并赋给主变量,交由主语言进一步处理.游标提供了一种对从表中检索出的数据进行操作的灵活手段,并使数据运算按过程化执行,能进行大量过程运算.负载均衡:负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性,共同完成工作任务.游标虽能进行复杂、过程化数据集运算,但游标运行消耗大量服务器资源,且进行大数据运算时运行速度很慢,效率太低.负载均衡进行服务器并行运算,虽可提供大量并行并发运算单元,但部署在负载均衡上的智能运算需将数据库中的数据集加载至智能服务器上运算,对数据库负担重,且使数据库与智能模块间频繁交互信息,且加载了大量冗余数据,增加了网络负担.

2、算法设计 .1. 在数据库底层进行高效大数据运算.2. 将过程化的游标运算改为使用XML 变量、表变量、存储过程并行运算.3.WEBSERVICE 服务器负载均衡只作为不同用户并发运算及传输输入输出参数的服务器,数据库服务器采用负载均衡提供并行并发运算.将前台系统应用请求的智能模块XML 入参,经负载均衡判断送入哪台WEBSERVICE 服务器(判断哪台WEBSERVICE 服务器空闲), WEBSERVICE服务器接收到XML 入参后判断调用哪个类接口,类接口将XML 入参或初步简单解析过的XML 入参判断要调用哪台数据库服务器,数据库服务器存储过程接收到XML 入参后在内存表中调用数据高速并行运算( 大量采用函数作为并行运算单元).XML作为数据库入参.内存表技术.数据库函数运算.欲保护点:将过程化游标算法转化为函数并列算法.将webservice 逻辑过程化算法转化为数据库并行存储过程+函数算法.

3、运行效果.以下模型计算机智能决策过程约需100步左右.原有算法需将考生的分数信息及个人意向作为入参输入,后根据入参筛选出符合分数的学校,再用游标根据政策、招生计划等信息逐一判断卡位,算出该学校对该考生的决策方向,最后每个学校又用同样步骤和方法匹配专业情况.约需20 分钟,系统才能出结果.便如12306 网站这么简单的算法也要排队一样.系统采用该专利后将过程化需大量交互至webservice 逻辑层的运算推至最底层,用大量并行运算方法,短期内得出结果,约需0.3 ~ 0.6 秒.

四、总结

神经网络数据库系统在设计过程当中必须确保拥有相应的前瞻性,借助成熟、先进设计理念,在保证性价比高的前提下,选取可靠成熟的技术方法与中高端设备,使开发出来的通信指挥控制系统科技含量在整个神经网络数据库系统行业中处于先进位置,处于合理性价比条件处于国内领先地位.

神经网络论文范文结:

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