3、精确权重子图与 k - 和猜想及作业调度问题研究

精确权重子图与 k - 和猜想及作业调度问题研究

在计算机科学领域,图论和作业调度问题一直是研究的热点。本文将深入探讨精确权重子图与 k - 和猜想相关问题,以及作业调度中最小化最大(加权)流时间的问题。

1. k - 和问题相关定义
  • k - SUM 问题 :给定 k 个列表 (L_1, \ldots, L_k),每个列表包含 n 个整数 (L_i = {x_{i,j}} {j\in[n]} \subseteq \mathbb{Z}),是否存在 k 个数 (x {1,a_1}, \ldots, x_{k,a_k}),分别来自每个列表,使得 (\sum_{i = 1}^{k} x_{i,a_i} = 0)。
  • CONVOLUTION - k - SUM 问题 :给定相同的 k 个列表,是否存在一个 k - 解 ({x_{i,a_i}} {i\in[k]}),满足 (a_k = a_1 + \cdots + a {k - 1}) 且 (\sum_{i = 1}^{k} x_{i,a_i} = 0)。并且有引理表明,对于所有 (k \geq 2),(k - SUM \leq_{\lceil k/2\rceil}^{\lceil k/2\rceil} CONVOLUTION - k - SUM)。
2. H - 多部图相关定义
  • H - 多部图 :设 (H) 是一个有 k 个节点的子图 (V(H) = {h_1, \ldots, h_k}),图 (
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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