1、组合算法研讨会与参数化复杂度研究

组合算法研讨会与参数化复杂度研究

1. 组合算法研讨会概述

2009 年 6 月 28 日至 7 月 2 日,第 20 届国际组合算法研讨会在捷克共和国东北部的 Hradec nad Moravicí 风景如画的城堡中举行。该研讨会最初名为 AWOCA,19 年来一直在澳大利亚、印度尼西亚、韩国和日本举办会议,今年首次走出澳大拉西亚地区,迈向全球化。此外,今年的会议论文集由 Springer 以 LNCS 系列出版。

此次研讨会的征稿得到了组合学界的热烈响应,收到了超过 100 份投稿,是以往的两倍多。由于会议日程容量有限,许多优秀论文不得不被拒绝,最终有 41 篇投稿演讲在会议上进行展示。

1.1 特邀演讲嘉宾

会议邀请了多位杰出的特邀演讲嘉宾,他们都是算法组合学和图论领域的知名专家:
- Sue Whitesides 介绍了计算几何的相关问题。
- Giovanni Manzini 对字符串和树的数据压缩算法进行了精彩概述。
- Robin Thomas 揭示了高度连通图中团子式的有趣细节。
- Mike Fellows 作为固定参数复杂度理论的创始人之一,对该领域的最新进展进行了综述。
- 算法数学大师 Jack Edmonds 接受邀请,就分支系统发表了荣誉演讲,还提及了匹配和拟阵理论,以及组合优化早期的美好回忆。他在城堡历史场所的演讲,恰逢其 75 岁生日,成为会议的一大亮点。

1.2 学生论文奖项

会议首次考虑为最佳学生论文颁奖。由于前三名学生论文的质量都非常高,最终决定由 DIMATIA 查尔斯大学赞助,将奖项分享给以下论文的作者:
- T

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值