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针对不同地下水情况,回顾了地下水污染源识别主要方法,同时将这些方法与基于贝叶斯推理的研究方法进行比较．着重论述基于贝叶斯推理的污染源识别方法,以及其应对不同情况时的演变方法,并对不同情况下贝叶斯推理方法的效果进行评价,同时指出地下水污染源识别的贝叶斯推理方法中存在的相关问题,即地下水系统的不确定性和贝叶斯推理方法的局限性．在这些研究的基础上,对后续基于贝叶斯推理方法的地下水污染源识别研究的主要工作提出了包含优化贝叶斯推理方法、完善问题模型、融合不容方法在内的展望． 相似文献
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为了应对爆炸式增长的车辆流量数据和用户日益增长的应用程序需求给蜂窝网络运营商(如3G/LTE)造成的巨大的流量负载和网络拥塞等问题,当前已有很多工作提出将数据通过高容量的用户设备间通信进行分流。通过蜂窝网络分发数据对象到一部分订阅用户(称为种子用户),由种子用户通过本地机会通信的方式传送给其他订阅用户。为了最大化分流的效率,大多数的工作根据分流的对象和意义,提出了多种分流的方案,但是这些工作大都关注于种子用户的选择问题上。为了研究数据的缓存分配对分流的影响,着眼于城区VANET环境下的数据分流,根据城区多种数据异构的特性,提出利用公交车作为种子用户,通过制定数据缓存分配方案来间接完成数据分流的方案。缓存方案越好,用户命中自己想要的数据的概率就越大,分流的数据量就越多。据此,相应制定出几种贪心的缓存方案,一种启发式方案。通过大量的实验验证了启发式分配方案在分流数据量较多的情况下的优势,同时指出影响数据分流效率的几个重要参数。 相似文献
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针对传统的非支配排序在处理高维多目标优化问题过程中,因非支配解数量的指数增长而导致算法没有足够的选择压力的情况,提出了一种知识驱动的高维多目标算法(KD-NSGA-Ⅲ),以提升算法的收敛速度.该算法采用Pareto支配关系来衡量种群的优劣,通过知识引导筛选优势种群,结合参考点选择机制增强种群的多样性和广泛性,同时采用模拟二进制交叉策略和改进的自适应变异策略增强算法的搜索能力.通过对标准测试函数的实验,结果表明:相较于一些经典的多目标优化算法,KD-NSGA-Ⅲ在高维多目标优化问题方面性能改善效果优异,尤其在收敛速度上有显著的提升. 相似文献
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