基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

大纹理场景实时交互技术-裁剪纹理

对于大纹理数据的处理,传统的做法会导致大量重复的工作,利用Cliptexture方法却可以解决这一难题.阐述了Cliptexture的结构、数据调度和纹理替换方法—环行装载,并对纹理装载控制DTR的基本算法思想进行了描述.通过存储效率分析说明了该技术处理大纹理数据的有效性.     

用裁剪纹理方法处理大纹理实时交互的研究

讨论了裁剪纹理(Cliptexture)技术。该技术利用在有限物理内存中缓存大纹理数据的子集实现动态纹理显示。描述了裁剪纹理的静态结构和形成,对裁剪纹理数据调度过程的缓存预测、纹理环行装载,以及动态纹理装载控制进行了阐述。最后通过存储效率分析说明了该技术处理大纹理数据的有效性。