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华为金融数据中心容灾案例集

能源行业在全球范围都扮演着国家层面经济命脉的战略产业。近年来，以人工智能、物联网、大数据技术发展所推动的能源技术正成为引领能源产业变革的源动力。在此背景下，机器之心产业研究团队打造《全球500强 —— 能源行业人工智能应用案例集》，从技术与落地层面剖析人工智能技术在能源行业各领域的发展与机会。

8.5 基于案例的推理 k-近邻算法和局部加权回归都是基于实例的方法，它们具有三个共同的关键特性。第 1， 它们是消极学习方法，都把在训练数据上的泛化推迟至遇到一个新的查询实例时。第 2，它 们通过分析相似的实例来分类新的查询实例，而忽略与查询极其不同的实例。第 3，它们把 实例表示为 n维欧氏空间中的实数点。基于案例的推理（Case-based reasoning，CBR）这种 学习范型基于前两个原则，但不包括第 3个。在 CBR中，一般使用更丰富的符号描述来表 示实例；相应地，用来检索实例的方法也更加复杂。CBR已被应用于解决很多问题，比如， 根据数据库中存储的以前的设计图纸，来进行机械设备的总体设计（Sycara et al. 1992）；根 据以前的裁决来对新的法律案件进行推理（Ashley 1990）；通过对以前的相似问题的解决方 案的复用或合并，来解决规划和调度问题（Veloso 1992）。 作为以后讨论的基础，让我们考虑基于案例的推理系统的一个例子。CADET 系统 （Sycara et al. 1992）采用基于案例的推理来辅助简单机械设备（例如水龙头）的总体设计。 它使用一个数据库，其中包含大约 75个以前的设计或设计片断，来推荐符合新的设计规格 的总体设计。内存中每一个实例是通过它的结构和定性的功能来表示的。相应的，新的设计 问题是通过所要求的功能和结构来表示的。图 8-3画出了这个问题。图的上半部分显示了一 个典型的存储案例，被称为 T 型接头管。它的功能被表示为输入和输出点的流量和温度间 的定性关系。在右侧的功能描述中，标有“+”的箭头表明箭头头部的变量随着箭头尾部的 变量上升。例如，输出流量 Q3随着输入流量 Q1增长。类似地，“-”标记表明箭头头部的变 量随着箭头尾部的变量下降。这幅图的下半部分画出了一个新的设计问题，它通过新设计中 所要求的功能来描述。这个功能描绘了一种水龙头的行为特征。这里 Qc指进入龙头的冷水 流量，Qh指热水的输入流量，Qm指流出龙头的单一混合流量。类似地，Tc、Th和 Tm分别指

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H3C IPS 典型配置案例集

介绍了关于杰控FameView应用案例集的详细说明，提供杰控Fameviw的技术资料的下载。