一种基于PLS的概率神经网络分类算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kanhyou2009

【摘要】

：

基于PLS的概率神经网络分类算法利用PLS的自变量的部分主成分替代PNN输入,利用因变量的极大无关组替代输出,从而实现降维,同时新算法利用有限数量的模式组合神经元替代大量样

【作者】

：

陈刚杨志强刘秉权

【机构】

：

广东科技学院计算机系,黄淮学院国际学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2015年5期

【关键词】

：

概率神经网络偏最小二乘法残差矩阵主成分高维 probabilistic neural network partial least squares r

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基于PLS的概率神经网络分类算法利用PLS的自变量的部分主成分替代PNN输入,利用因变量的极大无关组替代输出,从而实现降维,同时新算法利用有限数量的模式组合神经元替代大量样本神经元,从而极大地简化了网络,优化了结构;最后将该算法应用于实践,表明新算法以较小的代价就能获得和传统的PNN相当的分类性能.

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