接收机工作特性曲线研究

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1、广东工业大学硕±学位论文（工学硕±）接收机工作特性曲线研究孙旭？？，／’．．１二〇—六年六月ＩＪ，１１８４５分类号：：学校代号ＵＤＣ；学号；２１１１３０４１１９：密级广东工业大学硕：ｔ学位论文（工学硕±）接收机工作特性曲线研究孙旭、职称；徐维超教授指导教师姓名工程学科专业；控制科学与）或领域名称（：自动化学院学生所属学院论文答辩日期：２０１６年６月３日ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉ片ｅｄｔｏＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

2、ｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｉｅｎｃｅ（ｇｇ）ＴｈｅＳｔｕｄｏｆｙＲｅｃｅｉｖｅｒＯｐｅｒａｔｉｎｇＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＣｕｒｖｅＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＳｕｎＸｕＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＸｕＷｅｉｃｈａｏＪｕｎｅ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要ｅｃｅｉ

3、ｅｒａｔｉｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔ接收机工作特性（ＲｖｅｒＯｐｇｉｃ，Ｌ乂下简称ＲＯＣ）分析可用二类问题ＲＯＣ分析是一。从本质上讲于解决科学和工程领域中的，套有监督的研究，该框架需要预先知道生成两类样本的母体累积分布函数框架。给定这些知识，接收机工作特性是由在不同判决鬥限下真阳性率和假阳性率所构成的一条曲线来描述一的。该曲线下的面积（ＡｒｅａＵｎｄｅｒｔｈｅＣｕｒｖｅ，下简称ＡＵＣ）可用来评估个统计模型（在机器学习中称为分类器，在药物学中称为为诊断器，在信号处理中称为探测器）能否有效地将特定问题中的阳性类样本和阴性类样本区分出来。在存

4、在不止两种备选方案的情况下，民０Ｃ曲线和ＡＵＣ分别可Ｗ被拓展为ＲＯＣ曲面和该曲面下的体积（ＶｏｌｕｍｅＵｎｄｅｒ化ｅＳｕｒｆａｃｅ，Ｗ下简称ＶＵＳ）。本文采用数学分析，、数理统计等数学工具把参数方法和非参数方法结合起来，一ＲＯＣ一民ＯＣ进提出个相对完整的分析的框架，统对行理论分析与快速算法设计。本论文的主要贡献包括：１基于阶跃函数和样本中秩的等价关系，改进了应用非常广泛的ＤｅＬｏｎｇ算法，）将其运算时间复杂度从平方量级降低为线性对数量２）通过推导得到的在离散样本情况下ＡＵＣ均值与方差的闭式解，利用合成数掘集和真实数据集综合

5、对比了目前广泛使用四种用估计ＡＵＣ方差的算法在无偏性和快速性方面的性能。３提出了计算ＶＵＳ在零假设条件下精确零分布的递归算法。）４）基于ＶＵＳ的渐近正态性，得到了具有准确均值和方差的正态分布用近似表示ＶＵＳ的零分布。该分布适用于样本数据量较大的场景。５提出了基于秩的可Ｗ用于快速估计ＶＵＳ的非参数无偏估计器。）６Ｗ－Ｂ－Ｂ算法改进了，使其能够ＶＵＳ的（协）方差无偏估计多类，同时保留）了其计算的可拓展性。鉴于民０Ｃ分析在机器学习及信号处理领域中所占有的重要的理论地位及广泛的应用价值，上述问题的解决具有重要的理论和实践意义。关键词：

6、机器学习；接收机王作特性（ＲＯＣ）；民０Ｃ曲线下的面积（ＡＵＣ）；民０Ｃ曲面下的体积（ＶＵＳ）；参数方法，非参数方法。Ｉ广东工业大学硕去学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＲｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ（ＲＯＣ）ａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｔｏｗｏ－ｔａｃｋｌｅｔｉｔｌｅｔｓａｍｐｌｅｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｍａｎｙｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｅ巧ｅｎｃｅ，＇ａ打ａ＇民ＯＣｌｙｓｉｓｉｓａｓｕｐｅｒｖｉｓ

7、ｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｆｒａｍｅｗｏｒｋｔｈａｔＩｅｑｕｉｉｅｓｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｂｏｔｈｔｈｅｓａｍｌｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉａ打ｄｕｎｄｅｒｌｉｎｃｕｍｕｌａｔｉｔｐｐｉｖｅｄｉｓＴ化ｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｅｎｅｒａｔｉｎｈｅｙｇｇｇｔｗｏｓａｍｅｓ．ｅｎｓｕｃｈｋｎｏｗｅｄｅｔｅｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆａｎａｌｓｉｓｍｉｈｔｎｉｔｉａｔｅｐｌＧｉｖｌｇ，ｈｐ民ＯＣｙｇｂｅｉ！ｒｏｍｏｔｔｎａｔｗｏ－ｒｗｈｓｔｒａｃｅｔａｒｓｏｆｐｌｉｇｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ