The paper addresses a joint sequential changepoint detection and identification/isolation problem for a general stochastic model, assuming that the observed data may be dependent and non-identically distributed, the prior distribution of the change point is arbitrary, and the post-change hypotheses are composite. The developed detection-identification theory generalizes the changepoint detection theory developed by Tartakovsky (2019) to the case of multiple composite post-change hypotheses when one has not only to detect a change as quickly as possible but also to identify (or isolate) the true post-change distribution. We propose a multi-hypothesis change detection-identification rule and show that it is nearly optimal, minimizing moments of the delay to detection as the probability of a false alarm and the probabilities of misidentification go to zero.


翻译:本文涉及一个通用随机模型的连续变化点探测和识别/孤立问题,假设观测到的数据可能是依附和不以身份分布的,先前的变化点分布是任意的,变化后的假设是复合的。 发达的检测和识别理论将塔尔塔科夫斯基(2019年)开发的改变点探测理论概括为多重复合变化后假设的情况,当时人们不仅要尽快发现变化,而且要查明(或分离)变化后的真正分布。 我们提议了一个多假设变化的检测和识别规则,并表明该规则几乎是最佳的,最大限度地减少了作为虚假警报概率和错误识别概率变为零的延迟检测时间。

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