假设检验中Neyman—Pearson准则的神经网络实现新算法

来源 :哈尔滨工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gjb649666926

【摘要】

：

假设检验中Neyman-Pearson准则是一种基于似然比的信号检测、识别、分类方法.神经网络是实现这种判定准则的优选方案，但是传统的最小平方学习算法，如BP算法等,往往不能取得全局

【作者】

：

张兆礼孙圣和

【机构】

：

哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,哈尔滨工业大学自动化测试与控制系

【出处】

：

哈尔滨工业大学学报

【发表日期】

：

2001年1期

【关键词】

：

多传感器神经网络数据融合假设检验 NEYMAN-PEARSON准则 Algorithms Data processing Neural networks

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假设检验中Neyman-Pearson准则是一种基于似然比的信号检测、识别、分类方法.神经网络是实现这种判定准则的优选方案，但是传统的最小平方学习算法，如BP算法等,往往不能取得全局最优解. 针对一种非最小平方学习算法，提出了一种概率分配原则，并给出了一种Neyman-Pearson准则的神经网络实现新算法. 对新算法在假设检验中的应用进行了仿真验证. 结果表明新算法具有更小的误差，更加适用于Neyman-Pearson准则.

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