【摘 要】
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在分布式虚拟环境中，性能的瓶颈是为维护主机间实体行为的一致性而进行的通信．该文针对虚拟场景中的难预测对象建立其状态向量的神经网络模型，使用了基于函数型连接的神经网络对
【机 构】
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浙江大学CAD＆CG国家重点实验室!杭州; 310027; 浙江大学计算机科学与工程学系!杭州;
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在分布式虚拟环境中，性能的瓶颈是为维护主机间实体行为的一致性而进行的通信．该文针对虚拟场景中的难预测对象建立其状态向量的神经网络模型，使用了基于函数型连接的神经网络对其行为进行实时预测．文章首先介绍了函数型连接的原理和特点；其次，在对传统的DR（deadreckoning）算法进行描述之后提出了基于神经网络预测的自适应DR算法；然后给出了基于该算法的网络软件结构；最后，对一个特例进行了测试，实验结果表明，该算法可以很好地工作．
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