30、IntelliOntoRec:医疗领域本体构建的创新方法

IntelliOntoRec:医疗领域本体构建的创新方法

1. 初始种子领域本体信息

在医疗和医药相关领域的本体构建研究中,涉及到多个初始种子领域本体,这些本体包含了不同数量的概念和个体。以下是各领域本体的详细信息:
| 领域本体 | 概念数量 | 个体数量 |
| — | — | — |
| 制药学 | 785 | 3123 |
| 普通医学 | 2437 | 6684 |
| 皮肤病学 | 3676 | 7812 |
| 社区医学 | 2481 | 4933 |
| 核医学 | 2431 | 9812 |
| 儿科学 | 1412 | 6771 |
| 妇产科 | 997 | 7611 |
| 生物统计学 | 689 | 3872 |
| 胃肠病学 | 1714 | 5102 |
| 神经学 | 2481 | 4861 |
| 肾病学 | 1419 | 3308 |
| 心脏病学 | 996 | 4112 |
| 风湿病学 | 1687 | 5009 |
| 肺病学 | 1412 | 6134 |
| 耳鼻喉科学 | 3372 | 7108 |
| 眼科学 | 3919 | 8117 |
| 老年医学 | 1716 | 2106 |
| 骨科学 | 1422 | 3040 |
| 病理学 | 1799 | 3812 |

从这些数据中我们可以推测,不同领域的知识复杂程度和细化程度有所不同。例如,皮肤病学和普通医学的概念和个体数量相对较多,可能意味着这些领域的知识体系更为庞大和复杂。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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