一种新的基于模糊集的稳态检验方法

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数据校正之前,必须首先确定校正对象的状态,即稳态检验。校正对象的状态通常分为稳态、准稳态和动态三类。目前的稳态检验方法都是"动态"和"稳态"的二值判别模式,只能给出对象状态的定性判断,这在绝大多数实际情况下是不尽合理的。本文基于模糊集的思想设计了一种新的稳态检验方法,不再将校正对象的状态定性的分为"动态"和"稳态"两类,而是将对象在时域上可能出现的所有状态作为一个模糊集,每一时刻的状态都对应模糊集中的一个具体元素,从而使校正对象的状态有了定量的衡量指标,进而可以显著提高判别的区分度,为数据校正策略提供更加精确的状态参考。
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