模糊时间序列多尺度比率划分算法：提升非均匀数据处理效率

本文主要探讨了一种针对模糊时间序列分析中比率划分论域方法存在的不足，提出了一种创新的多尺度比率划分论域算法。在传统比率划分方法中，如Huarng and Yu的工作，其在处理非均匀数据时往往效果不佳，尤其是在数据分布不均衡的情况下，论域划分可能不够精确。 该算法的核心是结合了模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）算法。FCM是一种经典的无监督机器学习技术，用于将数据集划分为具有相似特性的多个模糊集合。在本文中，作者首先运用FCM对模糊时间序列样本数据进行分类，这一步骤有助于识别数据的内在结构和模式。 接着，作者对每个类别中的数据计算平均相对误差，这是一种衡量数据离散度或变异性的统计量。通过这种方法，不同类别的误差被量化，从而形成了一个基准，用于指导论域的划分。与传统的等间隔划分不同，这里产生了非等间隔的多尺度论域，这使得划分更加灵活且适应性强，能够更好地适应数据的复杂性和动态变化。 最后，作者通过实际案例分析展示了这种多尺度比率论域划分方法的有效性。这些例子展示了该方法在处理模糊时间序列数据时，不仅提高了论域划分的精度，还能更准确地捕捉到数据中的动态变化趋势，从而提升了模糊时间序列模型的预测能力和解释能力。 这篇文章提供了一种新颖的策略，利用模糊C均值聚类和多尺度比率来优化模糊时间序列的论域划分，显著改进了比率划分方法在处理非均匀数据时的表现。这对于实际应用中的时间序列分析，特别是在工程控制、决策支持系统等领域，具有重要的理论价值和实践意义。通过这种方法，我们可以期待更精确和动态的时间序列模型，从而提升系统的性能和决策质量。