韦恩·斯特林;A.Lee Swindlehurst 具有非平稳先验的决策导向多元经验贝叶斯分类。 （英语） Zbl 0628.62068号 IEEE传输。模式分析。机器。智力。 9, 644-660 (1987). 提出了一种决策导向学习策略，用于递归估计（即跟踪）多元经验贝叶斯自适应分类规则的时变先验分布。该问题是通过将先验分布建模为有限状态向量马尔可夫链，并使用过去的决策估计该链状态的时间演化来描述的。该解是通过对代表决策的多元离散时间点过程的速率向量实现精确的递归非线性估计而获得的。该估计器获得决策过程关于所有过去决策生成的（sigma）场的Doob分解，并对应于先验分布的非线性最小二乘估计。蒙特卡罗仿真结果用于评估估计器的性能。 引用于1文件 MSC公司： 62H30型 分类和歧视；聚类分析（统计方面） 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 关键词：鞅差分过程;多元检测;决策导向学习策略;多元经验贝叶斯自适应分类规则;有限状态向量马尔可夫链;精确递归非线性估计;多元离散时间点过程;多布分解;非线性最小二乘估计;蒙特卡罗模拟结果 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.C Stirling}和\textit{A.L.Swindlehurst}，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。9644-660（1987年；Zbl 0628.62068） 全文： 内政部