研究随机信号与研究确定性信号所采用的研究分析方法截然不同，因此在对一个未知信号分析之前，知道它是来自随机系统还是确定性系统有着非常重要的意义。在实际的工程应用中，仅仅只是能够判定时间序列的确定性仍然是不够的，在很多实际应用场合往往要求系统能够根据少量的数据很快地得出结果，以满足其实时性，计算量小的要求。针对目前已有的确定性检验方法需要比较长的时间序列才能判定时间序列的确定性的不足，本文提出了基于小数据量的时间序列确定性检验算法。　　为了验证算法的有效性，论文分别对7种合成的确定性时间序列，9种合成的随机时间序列和4种现实采集的确定性信号做了仿真实验，其中包括低维时间序列和高维时间序列。实验中，分别选取了300点至1000点的时间序列进行实验验证，总计160次的实验结果表明，算法有效地辨识随机时间序列和确定性时间序列。即使是对长度仅为300点的高维Mackey-Glass时间序列，算法仍然能有效地辨识其确定性。　　本文算法在进行时间序列确定性检验上相比以往算法具有如下优点：只需要少量的时间序列，计算量小，能同时适应低维时间序列和高维时间序列。