请教，单向连通图和弱连通图有最小生成树吗？

SouthMa 2017-01-13 01:54:50

LZ研究过PRIM和KRUSKAL算法，发现两种算法都只能对强连通图或者无向连通图（本质相同）处理，但是单向连通图和弱连通图不满足从任何一点出发可到达任何顶点，所以LZ认为单向连通图和弱连通图不能用最小生成树算法，对吗？

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xzd__ 2020-02-07

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有向图可以用tarjan求解，但不能直接套用模板

FancyMouse 2017-01-13

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想啥呢，谁说强连通图和无向图本质相同的？最小生成树本身就是个无向图的概念。有向图类似的那叫树状图，有自己的算法。

内容概要：本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法，聚焦其在工业故障识别中的应用，提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征，再由SVM进行高精度分类，充分发挥两者优势，有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据，在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源，配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码，全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群：具备一定编程基础，熟练掌握Matlab或Python语言，从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生；使用场景及目标：① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类；② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节；③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证；阅读建议：建议按照文档目录结构系统化学习，结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践，重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略，同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用，全面提升科研创新能力。

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