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对江西井冈山、官山、军峰山、三清山和浙江莲花山6个样地的长柄双花木(Disanthus cercidifolius var.longipes)所在群落物种多样性进行了研究.结果表明,群落中植物区系组成种类丰富,共有80科170属283种;群落乔木层优势种突出;灌木层以长柄双花木、鹿角杜鹃(Rhododendron latoucheae)占优势.6个群落的Simpson指数为0.443 6~0.949 2,Shannon-wiener指数为1.459 0~3.642 2,Pielou均匀度指数为0.359 3~0.759 8;官山样地的Simpson指数、Shannon-wiener指数及Pielou均匀度指数值都是最大,而井冈山最小;从平均值来看,物种丰富度指数、物种多样性指数及均匀度指数值都是灌木层﹥乔木层.频度分析结果显示,长柄双花木群落的频度图谱均不符合Raunkiaer标准频度定律,仅官山2个样地在图的形状上较为相似.各群落均受到一定程度的人为破坏,应通过就地保护、人工栽培等措施加强保护. 相似文献
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为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。 相似文献
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为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。 相似文献
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