基于改进布谷鸟算法结合电导增量法的最大功率点追踪

动态遮阴下,光伏阵列的输出P-U曲线会出现多个功率极值点,传统最大功率点追踪会陷入局部最优。为此,本文提出基于自适应差分进化的改进布谷鸟(ICS)算法与电导增量法(INC)相结合的复合算法(ICS-INC)。该算法提出自适应抛弃概率和自适应步长因子,结合差分变异进行随机偏好游走,使算法的搜索开发能力得到提升,避免陷入局部最优。通过改进Lévy飞行公式减小其随机性,减小算法的迭代次数来缩短跟踪时间,由INC实现局部快速搜索,稳定输出最大功率。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的追踪速度,全局搜索性以及环境变化的适应能力均得到提升。     

自洽聚类法识别大肠杆菌SD序列

用自洽聚类方法判定大肠杆菌蛋白质编码基因SD序列强弱,给出构成强SD序列的17种碱基关联模式.将全部SD序列按作用强弱不同分为三类:强、中、弱,发现强弱不同时最偏好模式不同,如GGAGG是弱SD序列的最偏好模式,AAGGA是强SD序列的最偏好模式.同一模式距起始密码子的距离不同时,所起的调控作用也不同,如GGAG模式中的A在强SD序列中位于-8位点,在弱SD序列中位于-7和-9位点.平均来说,各SD序列的-9位点上碱基G出现的概率最大.结果还表明SD序列越强,基因的表达水平越高,SD序列越弱,基因表达水平越低.SD序列与anti-SD序列的配对程度和相对位置影响起始密码子的识别和翻译效率.     

论城镇向城市演进时的拐点——城镇与城市经济学意义的本质区别

在“人口与消费需求增长简单曲线模型”上,只要有消费需求突变增量Qt,就必定存在一个相应的拐点。由于消费需求突变增量的产生,可以解释消费需求性状的改变导致城市演进过程中的自然选择,它加速经济与社会的发展,引起经济与社会特别是社会性质诸如生活方式之类的变化。     

一种新的增量JOIN算法

对于数据仓库的维护中涉及的表连接，提出一种新的增量JOIN算法。相对已有的增量JOIN算法，本算法的运算量大大减少，缩短了运算时间。     

一种网络日志挖掘的高效算法

提出了一种网络日志挖掘算法PWU,其采用了异构树结构。通过对异构树叶子节点进行编号,使得对候选集计数时只需对具有相同编号的叶子节点进行计数,极大地简化了候选集计数过程。在此基础上,算法还具有增量挖掘功能。最后,从理论分析和实验两方面证明了算法的高效性以及增量挖掘功能的高效性和完备性。     

非Cramer指数矩条件下平稳独立增量过程的中偏差

在非Ｇｒａｍｅｒ指数可积性的条件下，使用比较定理证明了有限维分布的中偏差成立，从而再由指数胎紧性得到平稳独立增量过程在一致收敛拓扑下的中偏差。     

一种支持状态优劣的路径搜索算法

文章描述一种支持状态优劣的高效增量搜索算法。在大规模状态空间的搜索算法中,通过探询节点间状态的优劣来剪枝,可以极大的提高搜索算法的速度。本算法保留了D*Lite的算法简单性和增量搜索能力,还极大的提高了对大规模状态空间的优劣排序速度。     

频繁闭项目集更新算法

挖掘频繁闭项目集是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,人们已提出了许多用于高效地发现大规模数据库中频繁闭项目集的算法,但对其更新维护问题的研究却比较少.在分析了频繁闭项目集更新算法关键技术的基础上,提出一种快速的增量式频繁闭项目集更新算法FUFCIA(fastupdating frquent closed itemsets algorithm),该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销,降低了候选频繁闭项目集的规模,减少了扫描数据库的次数.最后对该算法进行分析和讨论,并进行试验验证,试验结果表明算法FUFCIA是有效的.     

可设置任意增量循环累加器的设计及应用

本文通过对可设置任意增量循环累加器电路的设计,介绍了其在方波DDS中的典型应用,并与标准DDS进行比较给出了它的特点。     

OceanBase分布式存储引擎

OceanBase是一个分布式关系型数据库,其目的是存储海量的高速增长的结构化数据,以廉价的服务器集群实现高可用、高可扩展、高性价比的服务.OceanBase采用内外存混合存储的模式,使用内存存储增量(新写入)数据,而使用外存存储基线(只读)数据,并将基线数据划分成大致等量的数据分片并采用分布式B+tree的形式将分片存放在很多的数据服务器上,利用定时合并机制不断将增量数据与基线数据融合.本文介绍OceanBase基线数据存储的基本结构和分布方式、定时合并机制,以及基线数据在OceanBase中的具体存储格式的设计和实现.