PNN神经网络简介及Matlab实现

727 篇文章 ¥39.90 ¥99.00
本文介绍了概率神经网络(PNN)的基本原理,它在模式识别和语音识别等领域表现出色。通过Matlab示例展示了PNN的分类过程,强调了大量样本数据和特征预处理对分类效果的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

PNN神经网络简介及Matlab实现

PNN神经网络(Probabilistic Neural Networks)是一种基于概率理论的前向神经网络,适用于分类任务,尤其是模式识别、语音识别等方向。PNN神经网络能够高效地通过统计类中心向量和方差信息完成样本分类。

在PNN神经网络中,每一个输入向量被看做是从某一个类中独立随机地抽取的,因此每一个输入向量都有一个对应的概率密度函数。PNN神经网络通过计算该输入向量属于所有类的概率密度函数,来确定该输入向量属于哪一类。

下面给出一个简单的Matlab示例,演示如何使用PNN神经网络进行分类任务:

% 生成样本数据
x1 = [10 10; 10 11; 11 10
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值