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给出一种定性辨识能力增强的数据流定性化新方法.这一技术采用线性最小方差拟合和偏度测试构造定性核心函数序偶对在数据流上移动的固定长度观测窗中数据进行核心计算,将数据流划分为由变量定性值、一阶导数和二阶导数构成的三元组确定的定性状态序列.这种数据定性化过程对定性知识获取和不确定系统描述具有信息完全和直观性、简单性的优点,降低了辨识算法的复杂性和不确定性.