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为了减少计算复杂度，提出联合优化检测门限λ和n-out-of-K融合规则的算法。以λ和n为参数建立目标函数，并将参数以二进制形式表示，从而把算法转化为组合优化问题。接着，采用基于样值修改的互熵优化方法渐次逼近最优的参数。仿真表明，该算法在获得与已有算法几乎相当的总错误率情况下，可有效降低平均搜索次数，且随着K的增加搜索次数增加更平缓。