63、1 - 扇束平面和 k - 间隙平面图研究

1 - 扇束平面和 k - 间隙平面图研究

在图论的研究领域中,对于非平面图的表示和性质研究一直是一个重要的方向。“超越平面图”这一概念应运而生,它指的是那些可以通过一些禁止的边交叉模式来表示的非平面图。本文将重点介绍 1 - 扇束平面(1 - fbp)图和 k - 间隙平面图的相关研究成果。

1 - 扇束平面图的 NP 完全性

在研究图的绘制问题时,我们关注的是给定一个图 (G) 和一个固定的旋转系统 (R),判断 (G) 是否存在一个保持 (R) 的单面或双面 1 - fbp 绘制。

定理表明,给定图 (G) 和固定旋转系统 (R),判断 (G) 是否存在保持 (R) 的单面或双面 1 - fbp 绘制是一个 NP 完全问题。证明过程中,成员属于 NP 类可以参考扇平面性的证明方法。而对于 NP 困难性的证明,我们采用了从 3 - 划分问题的归约,类似于 Bekos 等人在扇平面性问题中的归约方法。

3 - 划分问题的一个实例 (\langle A, B\rangle) 由一个整数 (B) 和一个包含 (3m) 个正整数的集合 (A = {a_1, \ldots, a_{3m}}) 组成,这些正整数的取值范围在 ((\frac{B}{4}, \frac{B}{2})) 内,并且满足 (\sum_{i = 1}^{3m} a_i = mB)。问题的核心是判断 (A) 是否可以被划分为 (m) 个子集,每个子集包含 3 个元素,且每个子集内元素的和为 (B)。

在归约过程中,关键的是障碍小装置(barrier gadget),它是一个子图,其边不能被其他边交叉。这个小装置用于构建一个围绕构造的墙和其内部的一组障碍物。障碍物(和墙)之间的边限

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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