Abstract-Vi anser att problemet med att upptäcka en udda process bland en grupp av Poisson punkt processer, alla har samma takt utom udda processen. Den faktiska andelen av de udda och icke-odd processer är okänd för beslutsfattaren. Vi anser att det finns ett tidsslussat scenario där beslutsfattaren i början av varje kortplats kan välja vilken process som ska följas under den tidsperioden. Vi är intresserade av policyer som tillfredsställer en given begränsning av sannolikheten för falsk upptäckt. Vi föreslår en ändring av en sekventiell politik baserad på statistik över den allmänna sannolikhetsgraden. Policyn, genom lämplig tröskel, kan göras för att tillfredsställa den givna begränsningen av sannolikheten för falsk upptäckt. Dessutom visar vi att den föreslagna politiken är asymptotiskt optimal när det gäller den villkorliga förväntade stopptiden bland alla politiska åtgärder som uppfyller kraven på sannolikheten för falsk upptäckt. Den asymptotiska är som sannolikheten för falsk upptäckt drivs till noll. Vi tillämpar våra resultat på ett särskilt visuellt sökexperiment som nyligen studerats av neuroforskare. Vår modell föreslår ett neuronal olikhet index för den visuella sökuppgiften. Det neuronala diversifieringsindexet, när det tillämpas på visuella sökdata från det särskilda experimentet, korrelerar starkt med beteendedata. Det nya diversifieringsindexet ger dock sämre resultat än vissa tidigare föreslagna neuronala diversifieringsindex. Vi förklarar varför detta kan tillskrivas vissa experimentförhållanden.
Vaidhiyan m.fl. REF studerade problemet med att upptäcka en udda process bland en grupp av Poisson-punktprocesser, i en miljö där parametrar för de udda och icke-odda processerna var okända, och gav en asymptotiskt optimal policy.
Learning to Detect an Oddball Target
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}