离散控制Matlab代码-Optimization_of_Probabilistic_Switching_Models_Base...

离散控制Matlab代码基于两步聚类方法的概率切换模型的优化 介绍 这是用于通过使用两步聚类方法以无监督方式优化聚类数量的代码。 这项工作在2020年SiPS中进行介绍。 本文提出了一种在概率切换模型中优化作为离散随机变量的簇的方法。 所提出的优化有助于获得少量离散组件，同时确保在预测和检测数据时间序列异常方面的高性能。 我们的方法由两步聚类方法组成，该方法首先考虑分区聚类以获得数据的初始语义表示。 然后，它执行分层聚类以减少聚类的数量，同时保留用于在测试阶段预测未来时间实例的相干模型。 来自在封闭，受控环境中执行不同任务的真实车辆的里程表数据用于评估所提出的方法。 资源 您可以在MATLAB 2018中使用这些代码。 注意：用于这项工作的数据尚未发布。 引用如果您发现我们的工作对您的研究有用，请引用我们的工作： @inproceedings{iqbal2020optimization, title={Optimization of Probabilistic Switching Models Based on a Two-Step Clustering Approach}, auth