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手势动作识别分类已成为当今的热点研究问题,但目前所采用的识别方法识别率较低。为了寻找高识别率的手势识别方法,本文提出了一种基于改进的PNN神经网络手势识别算法。主要对传播率参数进行优化,克服了传统传播率需要人工设置的缺点。经过仿真实验研究,改进算法平均正确识别率均在90%以上,而传统算法的正确率仅为80%左右,即改进的PNN神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。