Методы разработки параллельных программ на основе машинного обучения

Введение
1 Разработка и исследование методов построения параллельных программ на основе машинного обучения
1.1 Метод выбора и настройки параметров решателей для параллельной программы.
1.1.1 Модель параллельного решателя
1.1.2 Алгоритм отыскания минимума функции сложности . .
1.2 Метод выбора числа процессоров для запуска решателя.
1.3 Построение классификатора и функции сложности на основе методов опорных векторов .
1.3.1 Классификатор опорных векторов.
1.3.2 Регрессия опорных векторов.
1.3.3 Параметры методов опорных векторов.
1.4 Повышение точности предложенных методов построения параллельной программы .
1.4.1 Скользящий контроль для обучения моделей опорных
векторов.
1.4.2 Алгоритм отбора моделей опорных векторов.
1.4.3 Декомпозиция пространства решателей
1.5 Выводы
2 Методы и алгоритмы инструментальной программной системы для построения параллельных программ на основе предложенных методов и алгоритмов машинного обучения
2.1 Архитектура программной системы
2.2 Распараллеливание предложенных методов построения параллельной программы
2.2.1. Параллельная реализация генетического алгоритма . . .
2.2.2 Параллельная реализация отбора моделей опорных векторов
2.2.3 Оценка ускорения предложенных параллельных реализаций
2.3 Понижение размерности признакового пространства при построении моделей опорных векторов.
2.3.1 Реализация отбора признаков классификаторов опорных векторов
2.3.2 Реализация понижения размерности для регрессии опорных векторов
2.4 Выводы.
3 Исследование .эффективности предложенных методов на примере решения практических задач
3.1 Исследование предложенных методов для решения практических задач на основе систем линейных уравнений
3.1.1 Эффективность метода выбора и настройки параметров решателя .
3.1.2 Точность метода выбора числа процессоров для решателя
3.2 Постановка задачи моделирования сетей распределения питания СБИС большой размерности
3.2.1 Физическая структура и численная модель сетей питания СВИС
3.2.2 Разработка параллельных методов решения задачи для МВС с общей памятью.
3.2.3 Разработка параллельных методов моделирования сетей питания СБИС на МВС с распределенной памятью .
ВВЕДЕНИЕ
3.3 Исследование эффективности предложенных методов для решения задачи моделирования сетей питания СБИС.
3.3.1 Формирование признакового пространства
3.3.2 Эффективность метода выбора и настройки параметров решателя .
3.3.3 Определение числа процессоров для решения задачи моделирования сетей питания СБИС
3.4 Выводы
Заключение
Список литературы