3、图着色与纳什均衡近似问题研究

图着色与纳什均衡近似问题研究

图着色方面

在图着色问题中,对称图是该问题的一类自然困难实例。对于3 - 着色问题,根据Blum着色工具,仅考虑低直径的图就足够了。这里重点研究一类对称图——距离传递图。

  1. 距离传递图的定义
    距离传递图 (G=(V, E)) 满足:对于任意顶点对 ((p, q)) 和 ((s, t)),若 (p, q) 以及 (s, t) 之间的最短路径距离相同,则总是存在一个自同构将 (p) 映射到 (s),将 (q) 映射到 (t)。
  2. 距离传递图的性质
    • 定义 (\Gamma^k(p)) 为 (p) 的第 (k) 个邻域(即与 (p) 距离为 (k) 的顶点集)。若一对顶点 (p, q) 的距离为 (k),则 (|\Gamma^{k - 1}(p) \cap \Gamma(q)|)、(|\Gamma^k(p) \cap \Gamma(q)|)、(|\Gamma^{k + 1}(p) \cap \Gamma(q)|) 这三个数仅取决于 (k),分别记为 (c_k)、(a_k) 和 (b_k)。第 (k) 个邻域的大小 (|\Gamma^k(p)|) 用 (n_k) 表示。
    • 谱性质 :距离传递图 (G) 有 (\Delta + 1) 个不同的特征值,这些特征值是矩阵 (B) 的特征值:
      [
      B =
      \begin{pmatrix}
      a_0 & c_1 \
      b_0 & a_1 & c_2 \
【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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