6、高效欧拉图绘制技术解析

高效欧拉图绘制技术解析

1. 曲线添加与哈密顿性质

在欧拉图的绘制过程中,曲线的添加至关重要。当我们将哈密顿性质扩展到新的对偶图时,哈密顿循环中某条边 (e) 的存在意义重大。它能确保我们利用其相邻顶点将虚线路径连接起来,从而创建一个新的哈密顿循环。一般来说,在欧拉图对偶图 (EGD(d)) 的哈密顿循环和曲线添加循环中都存在某条边,就足以保证在添加曲线后新的对偶图中存在哈密顿循环。

下面给出一个有效曲线添加循环的定义:
设 (d) 是一个原子欧拉图,(ZON) 是 (d) 中一个非空的区域集合。对于 (d) 且尊重 (ZON) 的曲线添加循环 (s) 是有效的,当且仅当 (s) 内部没有顶点,并且 (s) 中存在一条边 (e),使得 (EGD(d)) 中存在包含 (e) 的哈密顿循环。

有引理表明:设 (d) 是一个可扩展哈密顿性质(H - extendible)的原子欧拉图,(ZON) 是 (d) 中一个非空的区域集合,那么存在一个对于 (d) 且尊重 (ZON) 的有效曲线添加循环。

这意味着在我们的图生成过程的每一步,都希望生成一个可扩展哈密顿性质的图,这样下一步就至少存在一个有效的曲线添加循环。

定理指出:设 ((D_i, D_{i + 1})) 是重组中的一对描述,(d_i = (C, l)) 是 (D_i) 的一个可扩展哈密顿性质的欧拉图绘制。那么存在 (D_{i + 1}) 的一个可扩展哈密顿性质的宽松绘制 (d_{i + 1}),它是通过使用一个有效曲线添加循环向 (d_i) 添加一条曲线得到的。

为了保证使用 iCurves 进行绘制的可行性,我们选择尊重 (ZON) 的最短有效曲线添加循环

【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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