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【2h】

An agglomerative hierarchical clustering-based strategy using Shared Nearest Neighbours and multiple dissimilarity measures to identify typical daily electricity usage profiles of university library buildings

机译：基于集群的基于分层聚类的策略以及多种不同措施来识别大学图书馆建筑的典型日常电器使用型材

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作者
Kehua Li; Rebecca Jing Yang; Duane Robinson; Jun Ma; Zhenjun Ma;
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作者单位

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年度 2019
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1. An agglomerative hierarchical clustering-based strategy using Shared Nearest Neighbours and multiple dissimilarity measures to identify typical daily electricity usage profiles of university library buildings [J] . Li Kehua, Yang Rebecca Jing, Robinson Duane, Energy . 2019,第MAYa1期

机译：一种基于分层聚类的聚集策略，使用共享最近邻和多种相异度度量来确定大学图书馆建筑物的典型日常用电量
2. An agglomerative hierarchical clustering-based strategy using Shared Nearest Neighbours and multiple dissimilarity measures to identify typical daily electricity usage profiles of university library buildings [J] . Li Kehua, Yang Rebecca Jing, Robinson Duane, Energy . 2019,第May1期

机译：基于集群的基于分层聚类的策略以及多种不同措施来识别大学图书馆建筑的典型日常电器使用型材
3. Identification of typical building daily electricity usage profiles using Gaussian mixture model-based clustering and hierarchical clustering [J] . Li Kehua, Ma Zhenjun, Robinson Duane, Applied Energy . 2018,第Deca1期

机译：使用基于高斯混合模型的聚类和分层聚类来识别典型的建筑物日常用电配置文件
4. Identification of typical building daily electricity usage profiles using Gaussian mixture model-based clustering and hierarchical clustering [O] . Kehua Li, Zhenjun Ma, Duane Robinson, 2018

机译：使用高斯混合基于模型的聚类和分层聚类识别典型建筑日常电用法配置文件

An agglomerative hierarchical clustering-based strategy using Shared Nearest Neighbours and multiple dissimilarity measures to identify typical daily electricity usage profiles of university library buildings

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