18、获得非交叉凸循环所需的翻转次数及 k - 集多边形的分治法

获得非交叉凸循环所需的翻转次数及 k - 集多边形的分治法

在计算几何领域,有两个重要的研究方向值得深入探讨,一是获得非交叉凸循环所需的翻转次数,二是 k - 集多边形的构建方法。下面将对这两个方面进行详细介绍。

获得非交叉凸循环所需的翻转次数

在研究获得非交叉凸循环所需的翻转次数时,我们从整数 (n) 的相关性质入手。当 (n \geq 10) 时,我们关注以下结论:
- 结论证明 :对于任意满足 (n \geq 10) 且 (n \equiv 1 (\bmod 3)) 的整数 (n),有 (\delta(n, 3) \leq \delta(n - 2, 3) + 1)。
- 通过对 (C_{n,3}) 进行特定的翻转操作,即对 ({(1, n - 2), (2, n - 1)}) 这一对进行翻转,得到凸循环 ((1, 2, 5, \cdots, n - 2, n - 1, n - 4, n - 7, \cdots, 3, n, n - 3, \cdots, 4)),记为 (C_{n,3}^+)。
- 接着对 ({(n, n - 3), (n - 1, n - 4)}) 进行翻转,得到循环 (E_n = (1, 2, 5, \cdots, n - 5, n - 2, n - 1, n, 3, 6, \cdots, n - 4, n - 3, n - 6, \cdots, 4))。
- 令 (E_n’ = (1, 2, 5, \cdots, n - 5, n - 2, 3, 6, \cdots, n - 4, n - 3, n - 6, \cdots, 4)),它是由 (E_n) 中将路径 ((n - 2, n - 1,

【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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