基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。
上传时间： 2014-01-02
上传用户：zhaiyanzhong
概率神经网络翻译资料,较为详细的解说了PNN网络的特点和网络结构以及几种优化结构
上传时间： 2014-12-01
上传用户：tianjinfan
基于小波神经网络PNN 的说话人识别程序，希望对大家有所帮助
上传时间： 2013-11-25
上传用户：nanfeicui
Straightforward implementation of the exact pairwise nearest neighbor (PNN) algorithm takes (O3) time
标签： Straightforward implementation algorithm neighbor
上传时间： 2016-12-22
上传用户：myworkpost
PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单,且易于实现
上传时间： 2013-12-18
上传用户：kristycreasy
Matlab PNN network with realization using simple console
标签： realization network console Matlab
上传时间： 2017-05-16
上传用户：wys0120
该文档为概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2021-11-17
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matlab写的神经网络的几个演示程序，有的是自己写的，有的是根据别人写的改的，bp、rbf、PNN、hopfield等
上传时间： 2013-12-18
上传用户：zhenyushaw
用java实现了数学上的排列组合问题，包括Cmn,Pmn,PNN三种排列组合的情况
上传时间： 2016-01-24
上传用户：佳期如梦
基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、PNN、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
上传时间： 2016-05-23
上传用户：钓鳌牧马
