运用排列熵算法分析了离散混沌系统产生的混沌序列和混沌伪随机序列的复杂性,讨论了混沌系统参数对序列复杂性的影响情况。研究表明:多次粗粒化后得到的混沌伪随机序列保持了原有混沌序列的复杂性特点;与Logistic系统和Henon系统相比,TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列的复杂性大且相对稳定,是一个极具密码学应用价值的安全混沌系统。

云计算环境下基于MapReduce的并行化排列熵算法.pdf

非侵入式负荷监测已经成为智能电网负荷监测管理的关键技术之一。用电设备状态变化过程所表现出的暂态特征是进行非侵入式用电设备状态辨识的重要依据，但其精准提取取决于用电设备状态变化的准确检测。为此，提出了一种基于改进排列熵算法和Yamamoto算法的非侵入式用电设备状态变化检测算法。首先对排列熵算法进行多尺度改进，利用多尺度排列熵的差值分析确定状态变化发生的区间，然后利用Yamamoto算法进行区间检测，定位状态变化的时刻。仿真分析结果表明，所提算法可准确检测用电设备的状态变化，有效地提高后续利用暂态特征的设备状态辨识准确率。