基于贝叶斯准则的最佳阈值计算(共4页).docx
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1、精选优质文档-倾情为你奉上基于贝叶斯准则的最佳阈值计算摘要 基于贝叶斯的判决方法已经得到了广泛应用,本论文旨在根据贝叶斯的理论方法给出在判决中的最佳阈值。关键词:贝叶斯,阈值,概率,代价1 贝叶斯准则理论基本概念模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去,贝叶斯准则理论方法是统计模式识别中的一种基本方法【1,2】,贝叶斯准则判据既考虑了各类参考总体出现的概率大小,又考虑了因误判造成的损失大小,判别能力强。其基本思想是,已知类条件概率密度参数表达式和先验概率,利用贝叶斯公式转换成后验概率,根据后验概率大小进行决策分类。用这种方法进行分类时要求两点:(1)要决策分类的参考总体
2、的类别数是一定的,例如两类参考总体(正常状态和异常状态)。(2)各类参考总体的概率分布是已知的,即每一类参考总体出现的先验概率P(H1)以及各类概率密度函数P(x/Hi)拭是已知的。显然,ip(Hi)=1.在某种检测系统中,信源假设只有两种可能的输出信号,把它记为假设H1有和H0无。先验概率,预先己知的或者可以估计的模式识别系统的某种类型的概率,其中所有类型的先验概率和为1。信源的输出信号经概率转移机构以一定的概率映射到整个观测空间R中,生成观测量(X/H1)和(X/H0),将观测空间R划分为两个判决域R0和R1,观测值(X/H0)可能在域R0,可以判决假设H0成立,记为(H0/H0);观测值
3、可能在域R1,当判决假设H1成立,记为(H1/H1);类似地,观测值为(x/H1),判决结果可能为(H0/H0),也可能为(H1/H1)。意思就是说,在这二元信号检测情况下有四种可能的判决结果,两种错误判决结果。我们把这四种判决结果统一地记为(Hi/Hj)(i,j=0,1)。现在将二元信号情况的判决结果归纳在表中:二元信号判决结果概率判决假设H0H1H0(H0/H0)(H0/H1)H1 (H1/H0)H1/H1)对于每个判决结果(Hi/Hj)都存在相应的判决概率,即为P(Hi/Hj),在假设Hj为真的情况下,判决假设Hi成立的概率。观测量(X/Hj)落在域Ri判决假设Hi成立,所以可以表示为:
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