自回归模型时序识别系统的判别函数分类性能分析

被引：2

作者：

程懋华

高亹

机构：

[1] 火电机组振动国家工程研究中心

[2] 火电机组振动国家工程研究中心南京

[3] 南京

来源：

振动、测试与诊断 | 2002年 / 04期

关键词：

时间序列; 自回归模型; 判别函数; 分类;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2002.04.006

中图分类号：

O211.6 [随机过程];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

从理论上对 5种常用自回归模型时序识别系统的判别函数分类性能进行了定性分析 ,同时定量地比较了它们对试验摩擦振动状态的分类概率。指出了它们各自的特点 ,对其分类能力进行了评价。在常用的 5种判别函数中 ,Kullback- L eibler信息量适用的范围广 ,分类性能好 ,在状态信号特征信息不充分时 ,应优先选用。反之 ,应根据信号特征 ,选择相应的判别函数。本文的分析有助于为自回归模型时序识别系统选择适当的判别函数

引用

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