Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ярушкина Н.Г. - 44 стр.

UptoLike

Составители: 

Рубрика: 

2. Если S
k
(2.34) используется в качестве решающей функции в некото-
рый момент времени k в решающем правиле
|S
k
|
H
1
H
0
h , (2.38)
где h некоторый удобно выбранный порог (например, h = 3 ), тогда
вероятность ложной тревоги, P
F
, и вероятность обнаружения, P
D
,
удовлетворяют следующим приближенным выражениям (они стано-
вятся точными, если законы L(S
k
) в (2.35), (2.36) приняты за нор-
мальные):
P
F
' 1 φ(h) , P
D
' 1
1
2
φ
m
S
k
+ h
σ
S
k
φ
m
S
k
h
σ
S
k

>
1
2
1 + φ
m
S
k
h
σ
S
k

,
(2.39)
где использован интеграл вероятности
φ(x) ,
2
2π
Z
x
0
exp
t
2
/2
dt .
3. Если порог h в (2.38) выбран как h = φ
1
(1 α) , где α заданный
уровень P
F
в (2.39), P
F
= α , тогда гипотеза H
1
обнаруживается с
вероятностью P
D
= 1 β (где 0 < β < 1/2 ) не позже, чем через
k
?
a
'
φ
1
(1 α) + σ
S
k
φ
1
(1 2β)
2
/m
2
s
(2.40)
дискретных моментов времени, где x = φ
1
(y) решение уравнения
φ(x) = y .
Доказательство Теоремы 2.1 дано в Приложении к данному подразделу.
Очевидно, что последовательность S
k
применима к любой системе, име-
ющей такую невязку ν(t
i
) , для обнаружения изменения, характеризуемого
матрицей с tr{} 6= 0 , при помощи правила (2.38). При этом важно иметь
в виду следующие свойства данного правила:
1. Правило (2.38) содержит в себе те же квадратичные формы, что и лога-
рифмическая функция правдоподобия
ln p
ν(t
k
1
)
H
0
=
km
2
ln(2π)
k
2
ln|C
0
|
1
2
k
X
i=1
ν
T
(t
i
)C
1
0
ν(t
i
) ,
44