【摘 要】
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D. F. Specht提出的概率神经网络( Probabilistic Neural Network, PNN )是基于密度函数估计和贝叶斯决策理论而建立的一种分类网络. PNN的拓扑结构简单,容易设计算法,广泛应
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D. F. Specht提出的概率神经网络( Probabilistic Neural Network, PNN )是基于密度函数估计和贝叶斯决策理论而建立的一种分类网络. PNN的拓扑结构简单,容易设计算法,广泛应用于模式识别及模式分类领域.本文主要分析了PNN隐层神经元个数,隐中心矢量,平滑参数σ等要素对网络分类效果的影响,并用PNN实现了异或逻辑问题;提出了一种新的PNN有监督学习算法:用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数σ和距离各类模式中心最近的聚类点构造区域,并采用遗传算法在构造的区域内训练网络,实验表明:该算法在分类效果上优于其它PNN学习算法.证明了PNN的决策函数依概率收敛于贝叶斯决策函数;给出了PNN的推广能力表达式;证明了一个分类网络的测试集正确率是该网络推广能力的极大似然估计;给出了分类网络中需要的测试集数目表达式;证明了PNN推广能力不大于由贝叶斯决策所带来的正确识别率.
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