28、凸弯曲成本下的最优正交图绘制

凸弯曲成本下的正交图绘制优化

凸弯曲成本下的最优正交图绘制

在图绘制领域,正交图绘制是一个重要的研究方向,尤其是在考虑弯曲成本的情况下,如何得到最优的正交图绘制是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨凸弯曲成本下的最优正交图绘制相关内容,包括基本概念、图的连通性与SPQR树、正交表示、流网络以及有效绘制等方面。

1. 基本概念
  • OptimalFlexDraw问题 :该问题旨在寻找一个最优的正交图绘制,即所有边的成本总和最小的绘制。对于成本函数 $cost_e(\cdot)$,其差分函数定义为 $\Delta cost_e(\rho) = cost_e(\rho + 1) - cost_e(\rho)$。若差分函数大于等于0,则成本函数是单调的;若差分函数是单调的,则成本函数是凸的。边 $e$ 的单调成本函数的基础成本为 $b_e = cost_e(0)$。当对于每条边 $e$ 都有 $cost_e(0) = cost_e(1)$ 时,图 $G$ 具有正灵活性。若图 $G$ 具有正灵活性且每个成本函数都是凸的,则称其为正凸实例。
2. 图的连通性与SPQR树
  • 连通性相关定义
    • 若任意一对顶点之间都存在路径,则图是连通的。
    • 分离 $k$ - 集是指移除后会使图不连通的 $k$ 个顶点的集合。分离1 - 集和2 - 集分别称为割点和分离对。
    • 若图没有割点,则它是双连通的;若图没有分离对,则它是三连通的。
    • 关于分离 $k$ - 集 $S$ 的割组件是指移除 $S$ 后
【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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