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摘要
传统灰色关联模型是根据两个序列的曲线几何形状判断两者联系是否紧密,仅考虑低维几何特征的差异性.一个序列可以看作是来自某种分布的随机样本,而分布是由一阶矩、二阶矩、…、n阶矩完全定义,低阶矩用于描述整体特征,高阶矩用于描述细节特征,但是,这些多维乃至高维特征尚未在现有灰色关联模型中得到体现.考虑到最大均值差异指标能够度量两个分布的高维差异性,提出一类基于最大均值差异的灰色高维关联模型,并证明了该模型满足规范性、偶对对称性与接近性.仿真实验结果显示了序列长度对于灰色高维关联度的影响.案例分析表明,相较于其他灰色关联模型,灰色高维关联度更具有区分度.
