23、单图识别与恰当区间图的随机生成及枚举

单图识别与恰当区间图的随机生成及枚举

在图论的研究中,单图的识别以及恰当区间图的随机生成与枚举是两个重要的研究方向。下面将分别介绍单图识别算法和恰当区间图的相关研究成果。

单图识别算法

在图论中,单图是一类具有特殊性质的图。我们可以通过对图的度序列进行分析,设计出一种线性时间的单图识别算法。

算法设计思路

该算法的核心思想是对给定图 $G$ 的度序列 $d_1^{m_1}, \ldots, d_r^{m_r}$ 进行修剪操作。在每一步中,算法会根据定理 4 的部分 (3).a 检查度序列的前 $p$ 个和后 $q$ 个盒子,以找到图 $G$ 的不可分解分裂组件 $F$。然后,算法会在修剪后的图 $G - F$ 上继续迭代,直到识别出图 $G$ 是单图或者发现矛盾。

算法具体步骤

下面是单图识别算法的伪代码:

ALGORITHM. Pruning-Unigraphs
INPUT: a graph G by means of its degree sequence d1^m1, ..., dr^mr
OUTPUT: a red/black edge coloring if G is an unigraph, “failure” otherwise.
imax ← 1; imin ← r; n ← ∑(j = imax to imin) mj;
REPEAT
    Step 1 (non split indecomposable component, i.e. crown)
        IF imax = imin AND (
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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