非参数检测6——优缺点

优点:

  1. 参量检测的特点在于以似然比处理器为基础,并建立在假定干扰或噪声的统计特性已知的基础上。但实际上,干扰环境往往十分复杂,包括自然和人为因素,且常常随时改变。这使我们很难确定噪声的统计特性。因此人们提出了非参量检测。
  2. 非参量检测不需要考虑噪声的模型,它的适应性比较强,对各类噪声都表现出比较好的性能,尤其是虚警性能,而且非参量检测的实现也比较简单。

缺点:

  1. 然而,与参量检测相比,由于非参量检测没有利用干扰的先验统计知识,虽然适应性强,但针对性差。因此对于某些已知统计特性的干扰来说,非参量检测器的性能一般低于参量检测器的性能。
  2. 如果不知道输入数据的精确分布但能获得其近似分布,(比如是接近高斯的),这时若用非参量检测器,会显得过于保守,将造成输入数据统计信息的损失。若采用参量检测器也不恰当,因为所掌握的输入数据的统计知识不完全。
相关推荐
DoraBigHead31 分钟前
小哆啦解题记——异位词界的社交网络
算法
木头左2 小时前
逻辑回归的Python实现与优化
python·算法·逻辑回归
杨小扩5 小时前
第4章:实战项目一 打造你的第一个AI知识库问答机器人 (RAG)
人工智能·机器人
whaosoft-1435 小时前
51c~目标检测~合集4
人工智能
雪兽软件5 小时前
2025 年网络安全与人工智能发展趋势
人工智能·安全·web安全
lifallen6 小时前
Paimon LSM Tree Compaction 策略
java·大数据·数据结构·数据库·算法·lsm-tree
元宇宙时间6 小时前
全球发展币GDEV:从中国出发,走向全球的数字发展合作蓝图
大数据·人工智能·去中心化·区块链
小黄人20256 小时前
自动驾驶安全技术的演进与NVIDIA的创新实践
人工智能·安全·自动驾驶
ZStack开发者社区7 小时前
首批 | 云轴科技ZStack加入施耐德电气技术本地化创新生态
人工智能·科技·云计算
X Y O8 小时前
神经网络初步学习3——数据与损失
人工智能·神经网络·学习