近年來,隨著機器學習技術(shù)的不斷發(fā)展與進步,尤其是深度學習算法在圖像和大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的成功應(yīng)用,如何高效的開發(fā)和應(yīng)用機器學習技術(shù)成為熱點問題。目前深度學習算法的開發(fā)方式主要基于文本編程語言實現(xiàn)建模。存在學習門檻高、開發(fā)效率低的缺點,且難以直觀理解算法邏輯。需要一種工具或平臺能夠降低深度學習建模的學習門檻,以簡單易懂的方式展現(xiàn)模型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種面向深度學習建模的可視化編程系統(tǒng)。與文本編程方式相比,可視化編程使用圖形表示算法和數(shù)據(jù)的處理流程,無需復雜的代碼工程,能讓沒有編程基礎(chǔ)的人也能快速理解模型的工作原理,并輕松掌握算法的構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理方法。本文在介紹并總結(jié)國內(nèi)外可視化編程的研究現(xiàn)狀以及機器學習可視化開發(fā)的基礎(chǔ)上,分析構(gòu)建深度學習模型的流程與特點。針對使用可視化編程方法進行深度學習建模和應(yīng)用,進行了以下三個方面的工作:（1）設(shè)計了一種基于數(shù)據(jù)流的可視化編程語言。采用數(shù)據(jù)流計算圖模型表示算法的計算過程。根據(jù)深度學習建模實際需要,設(shè)計了該可視化編程語言的圖元定義、形式化描述以及功能規(guī)約。（2）設(shè)計并改進了可視化編程語言的代碼生成算法。改進依賴掃描和分層拓撲排序算法,提出一種基... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 可視化編程研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學習建模研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀分析
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 可視化編程的理論與算法
    2.1 可視化語言模型
        2.1.1 基于控制流的可視化語言
        2.1.2 基于數(shù)據(jù)流的可視化語言
        2.1.3 數(shù)據(jù)流可視化語言的特點
    2.2 可視化編程系統(tǒng)
        2.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 運行模式
    2.3 可視化編程語言的形式化描述方法
        2.3.1 圖文法
        2.3.2 面向可視化編程語言的屬性圖文法
        2.3.3 屬性圖重寫
    2.4 可視化編程語言的分析算法
        2.4.1 有向無環(huán)圖的拓撲排序
        2.4.2 DFS拓撲排序
        2.4.3 分層拓撲排序
        2.4.4 有向無環(huán)圖的依賴掃描
    2.5 本章小結(jié)
第三章 可視化編程語言與代碼生成算法改進
    3.1 算法建模與聲明式編程
        3.1.1 聲明式編程
        3.1.2 數(shù)據(jù)流計算圖
    3.2 計算圖的可視化編程模型
        3.2.1 圖元定義
        3.2.2 形式化描述
    3.3 改進的計算圖代碼生成算法
        3.3.1 基于重寫規(guī)則生成代碼
        3.3.2 基于邊的依賴掃描及排序算法
    3.4 實驗分析
        3.4.1 時間復雜度分析
        3.4.2 算法對比分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 可視化編程系統(tǒng)設(shè)計
    4.1 可視化編程需求分析
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)分析
        4.2.1 C/S結(jié)構(gòu)與B/S結(jié)構(gòu)
        4.2.2 SPA結(jié)構(gòu)
    4.3 可視化界面設(shè)計模式
        4.3.1 MVC模式
        4.3.2 MVVM模式
    4.4 系統(tǒng)架構(gòu)模型設(shè)計
    4.5 計算圖渲染與編輯功能設(shè)計
        4.5.1 視圖渲染設(shè)計
        4.5.2 節(jié)點拖放與連線設(shè)計
    4.6 撤銷重做功能設(shè)計
        4.6.1 持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    4.7 服務(wù)器功能設(shè)計
        4.7.1 通信協(xié)議設(shè)計
        4.7.2 服務(wù)器工作流程
    4.8 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)操作實例
    5.1 可視化編程界面
        5.1.1 節(jié)點列表面板
        5.1.2 可視化編程面板
        5.1.3 節(jié)點屬性面板
        5.1.4 計算圖控制面板
    5.2 可視化編程建模實例
        5.2.1 實驗設(shè)計
        5.2.2 實驗步驟
        5.2.3 實驗分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]分布式機器學習平臺與算法綜述[J]. 舒娜,劉波,林偉偉,李鵬飛.  計算機科學. 2019(03)
[2]基于深度學習的代碼分析研究綜述[J]. 張峰逸,彭鑫,陳馳,趙文耘.  計算機應(yīng)用與軟件. 2018(06)
[3]主流代碼生成方法的分析與比較[J]. 張艷偉,陳正鳴,呂嘉,張霞.  計算機與現(xiàn)代化. 2015(11)
[4]面向STEM教育的創(chuàng)客教育模式研究[J]. 王旭卿.  中國電化教育. 2015(08)
[5]大數(shù)據(jù)系統(tǒng)綜述[J]. 李學龍,龔海剛.  中國科學:信息科學. 2015(01)
[6]大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)分析理念的辨析[J]. 朱建平,章貴軍,劉曉葳.  統(tǒng)計研究. 2014(02)
[7]COStream:一種面向數(shù)據(jù)流的編程語言和編譯器實現(xiàn)[J]. 張維維,魏海濤,于俊清,李鶴,黎昊,楊秋吉.  計算機學報. 2013(10)
[8]關(guān)于數(shù)據(jù)流程圖畫法原則的研究[J]. 馮爽.  河北科技大學學報. 2012(04)
[9]MapReduce:新型的分布式并行計算編程模型[J]. 李成華,張新訪,金海,向文.  計算機工程與科學. 2011(03)
[10]一種基于邊的上下文相關(guān)圖文法形式化框架[J]. 曾曉勤,韓秀清,鄒陽.  軟件學報. 2008(08)

碩士論文
[1]基于圖形化編程的編譯方法研究及其應(yīng)用[D]. 秦亮.華南理工大學 2018
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘方法的股票預測系統(tǒng)[D]. 郝知遠.南京理工大學 2017
[3]運用Scratch軟件培養(yǎng)中學生計算思維的研究[D]. 趙蘭蘭.上海師范大學 2013
[4]數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D]. 李卉.北京郵電大學 2013



本文編號：3171864