检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科技大学ATR重点实验室,长沙410073
出 处:《自然科学进展》2008年第9期1034-1047,共14页
基 金:武器装备预研重点基金(6140522);装备预先研究项目(51301050102)资助
摘 要:针对模式识别领域中所关注的自动目标识别(automatic target recognition,ATR)算法识别率比较这一共性问题,首先归纳分析了现有的识别率比较方法并分别指出其局限性.提出了一种新的基于Bayes分析的识别率比较方法———后验概率比较法.然后运用该方法分析了ATR算法识别率比较过程中所特别关注的选优和排序这两个典型问题,证明了应用最大似然原理的合理性.最后定量分析了比较结果的可信程度与所需的测试样本容量之间的约束关系,所得到的图表能够有效指导ATR算法评估试验的设计和测试数据采集工作.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN912.34[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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