31、基于顶点覆盖数的树宽和路径宽计算

基于顶点覆盖数的树宽和路径宽计算

1. 基本概念与引理
  • 三分区与树分解的关系 :一个三分区 $(LC, XC, RC)$ 是某个树分解(或路径分解)的轨迹,当且仅当在图 $G[C]$ 中,$XC$ 能将 $LC$ 与 $RC$ 分离。
  • 三分区的偏序关系 :定义了三分区之间的偏序关系,即如果两个不同的三分区 $(LC_j, XC_j, RC_j)$ 和 $(LC_i, XC_i, RC_i)$ 分别是同一棵良好树分解中节点 $j$ 和 $i$ 的轨迹,且 $i$ 是 $j$ 的父节点,则称 $(LC_j, XC_j, RC_j)$ 先于 $(LC_i, XC_i, RC_i)$。
  • 引入通用顶点 :为了方便计算,在图 $G$ 中添加一个通用顶点 $univ$ 得到新图 $G’$。$C \cup {univ}$ 是 $G’$ 的顶点覆盖,且 $G’$ 的树宽(或路径宽)等于 $G$ 的树宽(或路径宽)加 1。
2. 有效五元组的引入
  • 有效五元组的定义 :对于有效分区 $(LC, XC, RC)$($LC \neq \emptyset$),以及操作类型为引入、遗忘或合并的 $\tau^-$ 和 $\tau^+$,若存在一个良好树分解 $(T, X)$ 尊重该三分区,且 $\tau^- = \tau_{i_{min}}$,$\tau^+ = \tau_{i_{max}+1}$,则称 $(\tau^-, LC, XC, RC, \tau^+)$ 为有
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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