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在日本,蓄热蓄冷这项技术很热门,十几年来,不断有人发表研究成果,呈现着十分活跃的状态。研究的内容包括利用冰、水、固体、土壤等各种蓄热材料,研究方法是实验,实测和摸拟,不断进行研究,经常发表研究论文的部门有电力公司、建设承包公司、设计事务所、大学研究室等。为什么他们对蓄热蓄冷这门技术如此热心呢?让我们深入到整个蓄热蓄冷技术领域里来看看吧。 相似文献
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在同类服务或产品中识别和量化竞争是当前竞争关系挖掘领域关注的重要问题。提出科学合理的竞争关系评价指标,构建实体竞争关系综合评价指标体系,使用隐含Dirichlet分布(LDA)模型对消费者口碑评论进行降维和主题提取,构建口碑相似度函数,对实体用户口碑相似度进行量化表示。根据实体地理位置属性,计算实体空间距离,构建实体相邻关系并以具有相邻关系实体的距离作为聚类中心,使用K近邻(KNN)算法对其进行聚类。综合上述技术提出LTM模型,融合了用户评论、实体地理位置属性,量化实体间竞争关系。大量真实移动社交网络数据上实验结果表明所提方法在量化指标制定、实用性和时间性能上具有较大优势。 相似文献
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一种基于UD-Tree的分布式数据库新型复制架构 总被引:6,自引:0,他引:6
针对大量数据库的数据复制问题 ,提出了一种基于 UD- Tree的复制架构 RAUT(Replication Architecturebased on UD- Tree in distributed databases) .不同于已有的研究成果 ,RAU T采用树结构作为分布式数据库的组织方式 .主要成果包括 :(1)提出了两种新的基于树结构的高效算法用于数据传输 .(2 )有效克服了传统复制模型的缺陷 .(3)极大的减少了数据传输量并大幅提高了系统的整体性能 .(4 )实现了架构中的所有算法 ,并成功应用于由数百台服务器组成的全国公安系统 CCIC(中国犯罪信息中心 )大型分布式数据库系统 相似文献
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基于重叠表达的多基因进化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
受生物基因片段重叠表达现象的启发,文中提出了一种新的基于重叠表达进化算法--MEOE(Multigene Evolutionary algorithm based on Overlapped Expression).文章具体描述了MEOE的基因表达结构及相应的算法.不同于已有的工作,在MEOE中作为遗传物质的基因具有重复表达的概率,同时算法融合了免疫算法关于浓度的计算技术.文章对MEOE算法作了较为全面的分析,讨论了算法在表达空间、可表达性、性状遗传上的特点,并与传统算法作了相应比较.详尽的实验证明,MEOE算法在速度上是GEP的2.5~9.4倍.在高次函数发现问题上MEOE算法的成功率比GEP提高至少一个数量级.另外,通过实验证明了基于密度的概率选择函数在高次函数发现问题上具有一定优势. 相似文献
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M-GEP:基于多层染色体基因表达式编程的遗传进化算法 总被引:24,自引:1,他引:23
该文提出了一种新的基于多层染色体基因表达式编程的遗传进化算法M—GEP,新算法引入了多层染色体的概念,利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,在解决实际函数发现、电路进化等实际问题中取得了良好效果.该文主要贡献包括:(1)提出了基于多染色体的基因表达式编程算法(M-GEP);(2)建立了不同染色体的层次调用模型及存储结构;(3)提出并实现了基于染色体的重组算子和基因随机重组算子.对多基因GEP和单基因GEP的对比实验结果表明,平均进化辈数仅为后者的29%~81%. 相似文献
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