参考《图论算法及其MATLAB实现 王海英 北航》

为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性，采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少，对序列长度N(唯一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点。采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性，计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度。研究表明，谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度；在这三个混沌系统中，TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统，复杂度性能最好；不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动。为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据。

人工智能学习资料集合，有算法手册，以及各种优秀PPT，以及资料整合

改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

为了降低运用简化传感器模型对动态测试结果进行修正时带来的误差,提出一种基于最小二乘(LSM)与粒子群优化算法(PSO)的动态补偿器设计方法。采用最小二乘法识别传感器的最佳阶次,作为补偿器的阶次,克服简化模型对补偿器设计的影响,结合粒子群算法对传感器进行逆建模得到补偿器,并分析补偿前后传感器的时域与频域特性。实验表明,该方法能有效的降低传感器的动态测量误差。

对应该文章 https://blog.csdn.net/qq_41970599/article/details/131134770?spm=1001.2014.3001.5501 C# 实现对称加密算法（AES）与非对称加密算法（RSA），实现前后端敏感数据的加密传输

MATLAB水果分级系统（果径，色泽，缺陷，Bp神经网络算法）Matlab平台

课程下载——算法与数据结构体系课（java版，16周全+代码+PDF图文资料）

Visual studio 2019 数据结构与算法 线性表实验代码.zip 设计一算法，实现两个非递减的线性表的合并，采用链式存储结构，能够输出合并前和合并后链表的内容。