1.一种电离辐射时间序列的聚类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)对输入的电离辐射序列数据进行裁剪，截取峰值波段；

2)对检测出的波峰段进行Fourier变换，波峰段长度不够Fourier变换的输入长度要求则以填补0代替；

3)根据频域系数计算出频谱，即各个bin序号对应的非负数值，取频域系数每一个bin对应的实部、虚部平方和开根号所得；

4)这些波峰段序列对应的频谱段都是等长的，即含有相同的bin数目；对这些频谱段进行k均值聚类，迭代到收敛为止；

5)令k均值聚类得到的每类的矢量中心、以及方差矢量作为该k支高斯混合模型的每支的均值和方差；

6)使用期望最大算法对高斯混合模型进行迭代，迭代到收敛为止；

7)对每一个频谱段使用收敛后的高斯混合模型计算其属于i类别的条件概率，所述i类别为高斯混合模型的第i支，取概率值最大的支属为其类别号，这样就定出了该频谱段对应的输入的辐射时间序列的波峰段的类别。

2.如权利要求1所述的一种电离辐射时间序列的聚类方法，其特征在于，所述步骤1)中，采用自适应阈值的方法检测出波峰段。