20、磁盘布局上绘制聚类图:(k, p)-平面性与相关研究

磁盘布局上绘制聚类图:(k, p)-平面性与相关研究

1. 研究背景与问题提出

在实际应用中,算法生成的图绘制结果常需手动后处理以满足特定要求。处理大型图时,分组、移动顶点或单独处理顶点并控制整体绘制外观十分耗时。为解决这一问题,研究假设用户希望修改大型平面图 G 的绘制,为此提供该图的抽象形式,用户修改抽象图并给出初始图绘制的约束条件,算法再将抽象图的绘制传播到初始图以满足这些约束。

更正式地,研究基于图 G = (V, E) 的(扁平)聚类,即顶点集 V 的划分 V = {V1, …, Vk}。将 (G, V) 称为聚类图,由 Vi 诱导的图 Gi 称为聚类。聚类 Gi 的边集 Ei 为内部边,端点在不同聚类的边为外部边。磁盘布局 D = {d1, …, dk} 是平面上一组两两不相交的磁盘,且聚类 V 和磁盘 D 之间存在双射映射 μ(Vi) = di,记为 DC。聚类图 C = (G, V) 的 DC 框架绘制是指图 G 的平面绘制,其中每个聚类 Gi 绘制在其对应的磁盘 di 内。研究的核心问题是:给定聚类平面图 C = (G, V)、图 G 的嵌入 ψ 以及 C 的磁盘布局 DC,C 是否存在与 ψ 同胚的 DC 框架直线绘制?

2. 相关工作
  • 聚类图与 c - 平面性 :Feng 等人引入聚类图和 c - 平面性的概念。图 G 与顶点集的递归划分构成聚类图,若图 G 的嵌入满足每个聚类 c 绘制在连通区域 Rc 内、两个区域 Rc 和 Rd 相交当且仅当一个聚类包含另一个、每条边与区域边界最多相交一次,则该嵌入为 c - 平面的。他们证明了连通聚类图的 c - 平面嵌入可在 O(n²) 时间
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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