为了识别实验数据是否具有确定性混沌性质,通常是计算它们的Lyapunov指数,分维数和熵这样的动力学统计不变量.如果由数据重构的动力学轨线具有非整数维,就称是分形的,有一个正的Lyapunov指数或有限正测度熵,就称是混沌的.这是近些年来非线性时间序分析中的一类重要问题.那么,对于一个已知的混沌的时间序列,如何认识它的复杂性,它的动力学结构层次是怎样的,它是由一种动力学系统还是由多个动力学系统耦合后的复合动力学系统产生的?另外,对已知的两个或多个实验数据的潜在动力学属性进行比较时,如何鉴别它们?这些是信息科学领域值得关注的另一类问题.该文定义了两个新的统计量,分别记为Q和R,Q称为动力学自相关因子指数,R称为动力学互相关因子指数.用它们作为测量时间序列动力学轨线"距离"的度规,为识别混沌时间序列动力学异同性提供了一种具有鲁棒性的方法.用Q和R对不同时间序列的动力学"距离"或同一时间序列中不同区段(窗口)的动力学"距离"进行估算,可以鉴别这些时间序列的动力学属性或它们内在的动务学结构层次以及复杂性.一些典型实例检验表明,这种方法是有效的.