提出了一种将Logistic混沌序列与m序列结合的混合混沌序列生成方法。具体方法是通过异或方式将两种序列融合,形成新的混沌序列。通过理论分析和统计分析对这种混合序列的周期性、平衡性、相关性及线性复杂度等特性进行系统化探讨。研究结果表明,该序列在各项特性上表现出良好的效果,且生成过程简单便捷,能够通过数字电路实现,在伪随机序列应用中展现出广阔前景。
混合混沌序列生成方法及特性系统分析
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PSASP的模型库挺全,常见的励磁、调速、PSS 模型都有,UD 自定义模型也能玩,灵活度高。数据输入支持文本和图形界面,图形操作更直观,新手也不容易踩坑。定义计算方案的时候还能自由组合场景,这个就贴心了,适合反复测试各种运行方式。
比如短路计算,设定控制参数之后,一键执行,结果输出你想怎么展示就怎么来:图表、曲线、报表通通支持。潮流计算那块也挺成熟的,适合搞调度、优化之类的项目。再说实验部分,文档里举
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神经网络的那段讲得还不错,前面说的是老一代的做法——手动规则,挺死板的;后面回归到机器学习,才让商业系统真正活起来。尤其在 80 年代后期,多大公司开始搞 KDD,算是现代智能系统的雏形吧。
建议你顺手看看相关资源:神经网络的 Matlab 代码挺实用的,数据挖掘在专家系统里的应用也有点意思。如果你正在用 Matlab 做建模,或者想搞清楚专家系统的实际效果,
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