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搜索资源 - PNN neural network
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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。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
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本文提出了一种新的车辆许可证盘子识别,并在此基础上提出了一种自适应图像分割方法-In this paper, a new algorithm for vehicle license
plate identification is proposed, on the basis of a novel adaptive
image segmentation technique (Sliding Windows) in
conjunction with a character recogni
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自己编写的神经网络分类程序，包含PNN,NEWC,NEWLVQ.NEWSOM四个函数-I have written a neural network classification process, including PNN, NEWC, NEWLVQ.NEWSOM four functions
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概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断-Probabilistic neural network classification prediction- the transformer fault diagnosis based on PNN
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结合DCT和概率神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用PNN分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and probabilistic neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use a PNN classification, good test results on the ORL face database.
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概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，了解神经网络在实践中的作用-Classification prediction of the probabilistic neural network- PNN-based transformer fault diagnosis, understanding the role of neural networks in practice
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概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断-Probabilistic neural network classification forecast- Transformer Fault Diagnosis Based on PNN
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利用MATLAB概率神经网络，实现柴油机故障诊断分类问题的解决。-请键入文字或网站地址，或者上传文档。
Using MATLAB probabilistic neural network, solve the problem of diesel engine fault diagnosis classification.
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概率神经网络的分类预测 基于PNN的变压器故障诊断-The classification of probabilistic neural network prediction- transformer fault diagnosis based on PNN
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应用主成分分析对数据降维，将得到的数据用于概率神经网络训练，进行模式识别。对于一组新数据，先计算主成分得分，再输入训练好的概率神经网络，就会得到识别结果，即改组数据属于何种类别。-Principal component analysis of the data reduction, data will be obtained for the probabilistic neural network training, pattern recognition. For a new set of d
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概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断-Categories prediction probabilistic neural network- PNN Transformer Fault Diagnosis Based
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将训练集与测试集数据进行归一化；
建立GRNN或PNN神经网络；
利用建立好的神经网络对测试集中的26个乳腺组织样本的类型进行预测；
计算预测正确率（不必计算每类的正确率，只需计算正常或者病变两类的正确率，即只要预测结果与真实值属于同一大类，则认为是正确，否则认为预测错误）-The training set and test data set is normalized
Establish GRNN or PNN neural network
The use of wel
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PNN概率神经网络，用于分类，具体是基于PNN的变压器故障诊断-PNN probabilistic neural network is used to classify the transformer fault diagnosis based on PNN
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概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断-Classification prediction of probabilistic neural network based on PNN transformer fault diagnosis
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A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network, which was derived the Bayesian network and a statistical algorithm called Kernel Fisher discriminant analysis-A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network,
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态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
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为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
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神经网络BP算法，PCA算法以及PNN算法(Neural network BP algorithm and PNN algorithm)
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概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，matlab(Classification and prediction of probabilistic neural network -- transformer fault diagnosis based on PNN)
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神经网络入门13课源码
第一课 MATLAB入门基础
第二课 MATLAB进阶与提高
第三课 BP神经网络
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
第五课 竞争神经网络与SOM神经网络
第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM )
第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM )
第八课 决策树与随机森林
第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA )
第十课 粒子群优化( Part
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