41、轻量级参数化后缀数组构建与图的交叉数研究

轻量级参数化后缀数组构建与图的交叉数研究

在计算机科学领域,参数化后缀数组和图的交叉数是两个重要的研究方向。本文将深入探讨轻量级参数化后缀数组的构建算法,以及星星图与五顶点图的笛卡尔积的交叉数问题。

轻量级参数化后缀数组构建

在参数化后缀数组和PLCP数组的直接构建中,研究人员利用参数化后缀的特性引入了加速技术。

构建PLCP数组的P - Kasai算法
plcp[1] = -1;
for (b = 2; psa[b] == n - b; b++) {
    plcp[b] = b - 1; // PLCP for type A suffixes
}
// b = As + 1
k = 1;
for (i = 1; i <= n - b + 1; i++) {
    j = psa[rank[i]-1];
    if (plcp[rank[i]] > k)
        k = plcp[rank[i]];
    while (pv(s[i:n])[k+1] == pv(s[j:n])[k+1])
        k++;
    plcp[rank[i]] = k;
    if (rank[j+1] < rank[i+1])
        k--;
    // Kasai’s algorithm up to here
    else {
        // below is modification
        if (plcp[rank[j+1]] < k - 1)
            plcp[rank[j+1]] = k - 1;
       
【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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