6、探索与优化图绘制层数的交互式工具

探索与优化图绘制层数的交互式工具

1. 引言

在众多应用和学科中,图是表示对象间关系的常用数学模型。为了让人类能够访问图中存储的数据,通常需要对图进行可视化绘制。目前存在多种图绘制方案,本文聚焦于直线绘制。为了满足用户更好理解数据的需求,人们定义了一些直线绘制的美学标准,如边交叉和角分辨率等。

最近,“层数(ply number)”这一参数被引入作为图布局的质量度量。对于图 $G = (V, E)$ 的直线绘制 $\Gamma$,每个顶点 $v$ 对应一个以其为中心的层盘 $Dv$,层盘半径为与该顶点相连最长边长度的一半。图绘制的层数则定义为二维平面上某点处重叠层盘的最大数量。已有关于图层数的理论研究成果,且许多现实世界的图存在自然的低层数绘制。常见的绘制这类图的方法之一是力导向算法,其绘制结果在美学上通常令人满意。

当前存在许多图绘制工具和布局算法,但为了研究图的层数相关特性并开发优化策略,需要一种能对图的层数进行探索和评估的工具,并能为用户提供即时视觉反馈。本文介绍的工具基于平面扫描算法,可快速计算图绘制的层数,还能通过交互和自动方式修改绘制以降低层数。

2. 工具功能

该工具的基本功能如下:
- 布局算法 :配备了有机、圆形和随机三种图布局算法(由 yFiles 库提供),用户可选择不同布局作为图的初始配置。例如,对于一个有 30 个顶点和 40 条边的图,随机布局的层数为 15,圆形布局为 7,有机布局为 4,已知该图的最低层数为 3。
- 文件格式支持 :支持 graphml 和 gml 两种基本文件格式。graphml 提供图的结

【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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