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提出了一种可应用于电力系统充裕度分析的快速组合事件概率求取方法。该方法根据二值决策图的基本原理，采用二叉树作为基本数据结构，在电力系统充裕度计算所有可行状态已知的情况下，只需一次回代即可求出相应的系统充裕度指标，具有原理清晰、算法简单、易于实现的特点。理论分析和实际算例表明，其时间和空间复杂度都是问题规模的线性函数，有着比经典inclusion―exclusion法则更好的计算效率，IEEERTS-24节点系统算例的计算表明了该算法在实际应用中的正确性和有效性。

目前支持进行提取的特征包括： 1.max ：最大值 2.min ：最小值 3. mean ：平均值 4.peak ：峰峰值 5.arv ：整流平均值 6.var ：方差 7.std ：标准差 8.kurtosis ：峭度 9.skewness ：偏度 10.rms ：均方根 11.waveformF ：波形因子 12.peakF ：峰值因子 13.impulseF ：脉冲因子 14.clearanceF：裕度因子 15.FC：重心频率 16.MSF：均方频率 17.RMSF：均方根频率 18.VF：频率方差 19.RVF：频率标准差 20.SKMean：谱峭度的均值 21.SKStd：谱峭度的标准差 22.SKSkewness：谱峭度的偏度 23.SKKurtosis：谱峭度的峭度 function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell) % 时域、频域相关算法的信号特征提取函数

基于目标数量的低复杂度联合测距和多普勒FMCW雷达算法1

Gesture_Recognition_Soli_Radar_Data 论文实施：与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别 GitHub链接： : 请仔细阅读存储库中提供的论文以获取详细说明。 数据来源： :

递归方程组解的渐进阶的求法,算法时间复杂度,迭代算法,递归算法,母函数法,套用公式法,迭代树法

顾客满意度度量 顾客满意度指标(CSI：customer satisfaction index)以顾客满意研究为基础，对顾客满意度加以界定和描述。 项目的顾客满意度度量 确定各类信息、数据、资料来源的准确性、客观性、合理性、有效性，并以此建立产品、服务质量的衡量指标和标准。 企业的顾客满意度度量 标准会因为各企业的经营理念、经营战略、经营重点、价值取向、顾客满意度调查结果等因素而有所不同。

oracle11.2.0.1漏洞较多，必须升级oracle11.2.0.4版本，现在官网已经不能免费下载了，珍藏下来 oracle11.2.0.4包含7个压缩包： p13390677_112040_Linux-x86-64_1of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_2of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_3of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_4of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_5of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_6of7.zip p13390677_112040_Linux-x86-64_7of7.zip

模糊控制之隶属度选择规则笔记、参考资料。

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