12、无环着色与度相关边重构数研究

无环着色与度相关边重构数研究

1. 无环着色问题

无环着色是图论中的一个重要问题,主要探讨如何用最少的颜色对图的顶点进行着色,使得图中不存在双色环。这里主要研究两个方面的无环着色问题:最大度为 5 的图的无环 4 - 着色问题和最大度为 7 的平面图的无环 4 - 着色问题。

1.1 最大度为 5 的图的无环 4 - 着色

判定一个图是否可以进行无环 4 - 着色的问题属于 NP 问题。为了证明其 NP 难度,将最大度为 4 的图的无环 3 - 着色的 NP 完全问题归约到最大度为 5 的图的无环 4 - 着色问题。
- 构造新图 :设 $G$ 是最大度为 4 且有 $n$ 个顶点的无环 3 - 着色问题的实例图。取一个 $G_{2n - 1}$ 的副本,将 $G$ 的每个顶点与 $I(G_{2n - 1})$ 中的一个不同顶点通过一条边相连,得到最大度为 5 的图 $G’$。
- 证明等价性
- 若 $G$ 存在无环 3 - 着色,颜色为 $c_1$、$c_2$、$c_3$,则可以构造 $G’$ 的无环 4 - 着色。将 $G$ 中顶点的颜色对应到 $G’$ 中相应顶点,用 $c_1$、$c_2$、$c_3$ 和 $c_4$ 对 $G_{2n - 1}$ 进行无环着色,使 $I(G_{2n - 1})$ 的顶点着 $c_4$ 色。假设得到的 $G’$ 的着色不是无环的,存在双色环 $C$,由于 $G$ 和 $G_{2n - 1}$ 都是无环着色,$C$ 必然包含连接边,所以 $C$ 上有顶点着 $c_4$ 色,且 $C$ 包含 $G$ 的一条边,其端点有 $c_1$

【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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