| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-17页 |
| ·物流信息化研究现状 | 第10-12页 |
| ·短文本信息处理研究现状 | 第12-14页 |
| ·最优路径问题研究现状 | 第14-15页 |
| ·GPU 并行处理技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·物流信息系统特点 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·研究意义 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 第2章 物流非结构化数据预处理 | 第21-31页 |
| ·物流运力信息语义描述 | 第21-24页 |
| ·物流运力信息组成特点 | 第21-22页 |
| ·物流运力信息文法 | 第22-24页 |
| ·分治思想的启发式信息提取算法 | 第24-29页 |
| ·基于词元的子实体分割算法 | 第25-26页 |
| ·基于特征标注的供需关系提取算法 | 第26-27页 |
| ·基于图的地名字段提取算法 | 第27-29页 |
| ·实例分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 带剪枝策略的广度优先搜索运力匹配算法 | 第31-41页 |
| ·广度优先搜索算法简介 | 第31页 |
| ·模型建立 | 第31-32页 |
| ·带剪枝策略的广度优先搜索运力匹配算法 | 第32-37页 |
| ·带剪枝策略的广度优先搜索运力匹配算法 | 第32-34页 |
| ·剪枝策略 | 第34-37页 |
| ·实例分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的动态规划最优路径运力匹配算法 | 第41-48页 |
| ·动态规划思想简介 | 第41页 |
| ·模型建立 | 第41-43页 |
| ·动态规划思想求最优路径运力匹配算法 | 第43-45页 |
| ·实例分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于 CUDA 的动态规划最优路径运力匹配算法 | 第48-57页 |
| ·CUDA 并行模式 | 第48-51页 |
| ·CUDA 软件体系 | 第48-49页 |
| ·CUDA 执行模型 | 第49-50页 |
| ·CUDA 编程基础 | 第50-51页 |
| ·基于 CUDA 的动态规划求最优路径运力匹配算法 | 第51-54页 |
| ·基于 CUDA 的动态规划求最优路径运力匹配算法思想 | 第51-52页 |
| ·基于 CUDA 最优路径运力匹配并行算法实现 | 第52-53页 |
| ·CUDA kernel 函数设计 | 第53-54页 |
| ·实例分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 实验结果及分析 | 第57-62页 |
| ·非结构化数据预处理 | 第57-59页 |
| ·动态规划思想求最优路径运力匹配算法 | 第59-60页 |
| ·基于 CUDA 并行处理技术的最优路径运力匹配算法 | 第60-62页 |
| 第7章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70-81页 |
| 附件 A 中国一级行政区域 | 第70页 |
| 附件 B 中国二级行政区域 | 第70-71页 |
| 附件 C 中国三级行政区域 | 第71-81页 |
