【摘 要】
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假设检验中Neyman-Person准则是一种基于似然比的信号分类、检测、识别方法.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
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假设检验中Neyman-Person准则是一种基于似然比的信号分类、检测、识别方法.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.本文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-Person准则的神经网络实现新算法.文中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-Person准则.
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