22、平滑正交和八边形绘图研究

平滑正交和八边形绘图研究

1. NP 难度结果

在研究无弯曲平滑正交和八边形绘图问题的复杂性时,对于最大度为 4 的平面图,我们做了额外假设:输入除了图的嵌入信息外,还指定了平滑正交或八边形表示,即相邻边之间的角度以及每条边的形状(如直线或四分之一圆弧)都已确定,类似于拓扑 - 形状 - 度量方法的最后一步。

1.1 定理 4

给定最大度为 4 的平面图 G 和平滑正交表示 R,判断 G 是否存在保留 R 的无弯曲平滑正交绘图是 NP 难的。

证明过程是从 3 - SAT 问题进行归约。对于合取范式的公式 ϕ,构建图 Gϕ 和平滑正交表示 Rϕ,使得 Gϕ 存在保留 Rϕ 的无弯曲平滑正交绘图 Γϕ 当且仅当 ϕ 是可满足的。

  • 主要构造思想

    • 特定直线边通过长度编码传输信息。
    • 矩形面将一条边的长度传播到其对边。
    • 由两条直线边和四分之一圆弧组成的面,直线边长度相同,可改变信息“流动”方向。
  • 变量小工具(Variable gadget)
    对于公式 ϕ 中的每个变量 x,引入一个小工具。粗体绘制的四分之一圆弧确保其左侧边长度之和等于底部边长度之和。该小工具输入三条单位长度 ℓ(u) 的边,保证输出文字 x 和 x 的边长度 ℓ(x) 和 ℓ(x) 满足 ℓ(x) + ℓ(x) = 3 · ℓ(u)。若所有直线边长度为整数且至少为 1,当 ℓ(u) = 1 时,ℓ(x), ℓ(

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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