论文部分内容阅读
在伪最近邻（PNN）分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离值,并将其作为BP神经网络的输入。然后根据BP神经网络输入与输出之间的映射来自适应确定相应的距离加权值。最后由BP神经网络的输出值判别样本类别号。实验结果表明,该算法能够自适应地调节距离加权系数,同时还能有效地改善分类准确率。