15、近似聚类图中的支配着色与类支配着色研究

近似聚类图中的支配着色与类支配着色研究

1. 引言

在生物信息学、社交网络和机器学习等领域的应用中,图常常基于数据点之间的某种相似性来定义边。因此,我们经常关注一个给定图与聚类图(每个组件都是团的图)的“接近程度”。衡量这种“接近程度”的一个常用指标是聚类编辑距离,即通过添加或删除最少数量的边使图成为聚类图所需的边数。另一个相关的流行参数是聚类顶点删除集大小(CVD 集大小),CVD 集是指删除后能使图成为聚类图的顶点子集,其大小是最小 CVD 集的规模。需要注意的是,聚类编辑距离为 k 的图,其 CVD 集大小最大为 2k,所以 CVD 集大小是一个相对更小的参数。

本文主要研究图着色的两个变体问题:支配着色(Dominator Coloring,DomCol)和类支配着色(Class Domination Coloring,CD Coloring)。图 G 的着色是一个函数 χ: V(G) → C,其中 C 是颜色集合。恰当着色要求相邻顶点颜色不同。颜色类 c 是指所有被染成颜色 c 的顶点集合。顶点 v 支配集合 S 意味着 S 中的所有顶点都与 v 相邻或就是 v 本身。支配着色要求对于图中的每个顶点 v,都存在一个颜色类 c 被 v 支配;类支配着色则要求对于每个颜色类 c,都存在一个顶点 v 支配该颜色类。具体问题定义如下:
- 支配着色(DomCol)
- 输入 :图 G 和整数 ℓ。
- 问题 :是否存在图 G 的一个支配着色 χ,使得 |χ| ≤ ℓ?
- 类支配着色(CD Coloring)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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