1) random timeseries
随机时序
1.
And the calculating results show that threshold values of the random timeseries and nonlinear chaotic timeseries have marked difference.
本文利用相位随机化的替代数据方法，给出了一个对动力系统实测时间序列数据的特性进行判定的方法·计算结果表明：相位的充分随机化可提高判别的准确程度·把此判据用于随机时序与非线性混沌时序所得的判据值有明显的差异
2) random time series
随机时间序列
1.
First presented is a method of regression analysis combined with random time series technique for analysis of monitoring data of dams.
首先 ,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据。
3) stochastic time series
随机时间序列
1.
A stochastic time series model X_t=φ_tX_(t-1)+ε_t is studed with characteristic function and square when ｛φ_t｝ is a MA(2) series, the necessary and sufficient condition of that ｛X_t｝ have stationary solution.
对于随机时间序列模型Xt=φtXt-1 +εt,由于当 { φt}在不同的情况下 ,具有不同的平稳性质 。
4) random sequential memory
随机时序存储器
5) Stochastic and real-time temporal logic
随机实时时序逻辑
6) stochastic chaotic time series
随机混沌时间序列
1.
A general stochastic neural network(GFSNN),which membership functions are general Gaussian functions and are adaptable,is proposed to predict chaotic time series,and the model s structure and parameters are optimized by the algorithms of GA-Annealing strategy and are applied to forecast stochastic chaotic time series.
以随机混沌时间序列为例进行仿真预测分析,结果表明广义随机模糊神经网络能够更好地预测原随机混沌时间序列,精度良好,具有抗噪声干扰能力。
补充资料：随机数和伪随机数
随机数和伪随机数
random and pseudo-randan numbers
随机数和伪随机数【喇间佣1 al川牌”山一喇闭..m.山娜;cJI了，a如曰e”nce，口oc月卿成.以叹“c月a】 数亡。(特别，二进制数:。)，其顺序出现，满足某种统计正则性(见概率论(probability Uleory)).人们是这样区别随机数(mndomn切mbe比)和伪随机数(PSeudo一mn由mn切mbe岛)的，前者由随机的装置来生成，而后者是用算术算法构造的.总是假设(出于较好或较差的理由)所得(或所构造)的序列具有频率性质，这些性质对于具有分布函数F(z)的某随机变量心独立实现的一个序列来说是“典型的”;因此人们称作根据规律F(习分布的(独立的)随机数.最经常使用的例子为:在区间【O，l]上均匀分布的随机数亡。，尸(亡。
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参考词条