37、固定嵌入的平面双连通性增强问题研究

固定嵌入的平面双连通性增强问题研究

1. 问题概述

在图论领域,平面双连通性增强问题(PBA - Fix)是一个重要的研究方向。它主要探讨如何在保持图的平面嵌入不变的情况下,通过添加最少数量的边使图达到双连通性。本文将深入研究该问题,首先证明对于非连通图,PBA - Fix 问题是 NP 难的,然后针对连通图提出一种高效的算法,并证明其最优性。

2. PBA - Fix 问题对于非连通图的 NP 难证明

2.1 3 - PARTITION 问题

3 - PARTITION 问题是一个强 NP 完全的决策问题,其定义如下:给定 3m 个正整数 (s_1, \ldots, s_{3m}) 和一个正整数界限 B,满足 (\sum_{i = 1}^{3m} s_i = mB),且对于 (i = 1, \ldots, 3m) 有 (B/4 < s_i < B/2),问是否可以将 (s_1, \ldots, s_{3m}) 划分为 m 个三元组 (S_1, \ldots, S_m),使得对于 (j = 1, \ldots, m) 有 (\sum_{s \in S_j} s = B)。

2.2 构造图 (G_I)

考虑 3 - PARTITION 问题的一个实例 (I = \langle s_1, \ldots, s_{3m}; B \rangle),我们构造一个平面的、非连通的图 (G_I = (V, E)) 及其嵌入 (\Pi_I)。(G_I) 由 (3m + 1) 个连通分量组成:3m 个简单树代表整数 (s_1, \ldots, s_{3m}),以及一个稠密图(图中阴影部分),该稠密图有 m 个相关面,

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
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