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521.
图G的邻接树图就是这样的图,以图G的生成树为顶点的图,两个顶点之间相邻,当且位当相应的两个生成树是相邻的.1986年蔡茂诚提出猜想:任何简单图的邻接树图都是哈密尔顿图.本文证明了这一猜想,所得的结论比猜想本身还要强. 相似文献
522.
523.
为解决不同类型的地铁施工事故关键致因识别,以便于支持事故相关方在风险分析、预防和控制进行决策的问题。在收集国内2011—2021年间发生的202起事故报告数据的基础上,采用树增强朴素贝叶斯(tree augmented naive, TAN)和EM算法,从事故经过、直接原因、间接原因3个角度分别对事故报告进行统计处理、风险指标提取及合并、风险指标筛选、模型图形结构构建、模型参数确定,并采用GENIE软件训练数据建立最终分析模型。贝叶斯模型分析结果表明: 1)通过正向推理明确不同类型事故的关键致险因素,并对各风险因素引发事故的总体影响程度进行重要度排序; 2)通过反向诊断说明所建模型在不同风险因素组合情境下对风险预测的决策支持作用; 3)10折交叉验证证实了模型的有效性。 相似文献
524.
提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法,帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型,从而实施准确的维修更换方法,提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据;以电压数据为基础,训练用于异常电池分类的决策树算法,使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明,该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上,该方法的分类准确率高达98%以上,能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。 相似文献
525.
526.
为解决传统湿式双离合器变速器 (Dual Clutch Transmission, DCT) 控制策略在硬件误差以及复杂工况下液压响应预测精度不完全可控的问题,提出了一种基于 SHAP 图可解释极端随机树预测模型,使用机器学习方法结合某汽车公司 DCT 实验室采集的真实离合器数据对 DCT 液压响应进行预测。模型利用 SHAP 算法对于重要特征选择的可解释性,筛选并保留对液压响应影响较大的特征,将时间切片和升降压判定作为特征加入训练数据,训练预测模型。结果表明,该模型训练结果的均方误差 MSE 为 0.670 3,可决系数 R2为 1.000 0,并且在测试集上预测值与实际值之间的平均误差为12.99 kPa,远低于设计误差 25 kPa,具有较高的预测精度,特征选择较准确,可以很好地解决传统物理模型无法计算不同工况下液压响应的问题,为下阶段基于数据和物理双驱动的DCT控制策略优化提供较准确的预测结果。 相似文献