24、小网格尺寸的 EPG 表示研究

小网格尺寸的 EPG 表示研究

1. EPG 表示基础与 xy + -单调 EPG 表示

在图的表示研究中,EPG(Edge - Path Grid)表示是一个重要的方向。对于图 (G) 中的边,若存在边 ((v, w)),在 (R_V) 中必然存在点 ((i, j)) 使得 (path(v)) 和 (path(w)) 相交。由于 (R_V) 是合适的,不妨假设 (path(v)) 在 ((i, j)) 处使用向右的边,而 (path(w)) 使用向上的边。对应到 (R’_V) 中的点 ((2i + j, 2j)),(path’(v)) 和 (path’(w)) 分别使用其相邻的向右和向上的边。并且,(path’(w)) 使用 “之字形” ((2i + j, 2j)-(2i + j, 2j + 1)-(2i + j + 1, 2j + 1)) 。此时可以重新路由 (w) 的顶点路径,使其使用 ((2i + j, 2j)-(2i + j + 1, 2j)-(2i + j + 1, 2j + 1)),这样两条路径就共享了一个网格边,且不影响其他顶点路径的相交和重叠情况,从而得到图 (G) 的 EPG 表示,且该表示是 xy + -单调的。

有定理表明,每个具有 (n) 个顶点的图 (G) 在 (3n×2n) 网格中都有一个 xy + -单调的 EPG 表示。证明过程如下:
- 首先,在 (n×n) 网格中,使用 Γ 形(这是一种 xy + -单调的顶点路径)很容易创建完全图 (K_n) 的合适 VPG 表示。具体做法是将顶点 (i) 的 Γ 形的角放置在 ((i - 1, i)) 处,并将两条臂分别延伸到 (y = 1) 和 (x = n) 。对于顶点 1,网格边 ((0, 1)-(1, 1)) 不需

【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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