提出了一种基于N平均-依赖过滤和偏最小二乘方法的分类模型，基于数据序列的当前条件方差塑造数学非稳态波动模型，采用N平均-依赖数据过滤模型获取N个-依赖后验概率的均值当成分类概率，对数学非稳态波动模型进行初步分类，采用偏最小二乘方法对非稳态波动模型进行再次分类，增强模型的分类精度。实验结果说明，该种方法具有较高的抗干扰性，对非稳态波动数据分类的效率和精度都优于传统模型，具有较高的应用价值。
非稳态波动 分类模型 N平均-依赖过滤 偏最小二乘