基于概率神经网络的模式识别

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1、国防科学技术大学硕士学位论文基于概率神经网络的模式识别姓名：蔡曲林申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：刘普寅20051101国防科技大学研究生院学位论文摘要D．FSpccht提出的概率神经网络(PmbabilisticNeuralNet、Ⅳork，PNN)是基于密度函数估计和贝叶斯决策理论而建立的一种分类网络．PNN的拓扑结构简单，容易设计算法，广泛应用于模式识别及模式分类领域．本文主要分析了Ph酣隐层神经元个数，隐中心矢量，平滑参数盯等要素对网络分类效果的影响，并用PNN实现了异或逻辑问题；提出了一种新的PNN有监督学习算法：用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类，对平滑参数盯

2、和距离各类模式中心最近的聚类点构造区域，并采用遗传算法在构造的区域内训练网络，实验表明：该算法在分类效果上优于其它PNN学习算法．证明了孙Ⅲ的决策函数依概率收敛于贝叶斯决策函数；给出了PNN的推广能力表达式：证明了一个分类网络的测试集正确率是该网络推广能力的极大似然估计；给出了分类网络中需要的测试集数目表达式；证明了PNN推广能力不大于由贝叶斯决策所带来的正确识别率．关键词：概率神经网络；遗传算法；学习矢量量化；贝叶斯决策；推广能力；第1页国防科技大学研究生院学位论文ABSTRACTProb曲ilisticnellmlneMork(PNN)isaclassi=ficationne“v

3、ork，wMchisb船edonBaye蛙andecis泌鞋氆oo巧a蛹p∞ba毯l娃y董l臻ct{熊es毛；越a圭i蝴氆∞黟Bee蕊sctkgtructweissimple，阶弧isalle腩ctivemodelform锄ycl黼sificalionproblems姐dmanypanemrecO脚itiolls．懿e珥墨主珏蠡c§o搭of≯曲曲tli《c糙u翻ne撕滟ki羲cl嬲i氅鞋玲撼dden珏e獬潍si笳，hiddencen眦vectorand也esmoo岫lgpar曰mete囊toinnuenceth。羚Nclassi6cation，areanalyzed；1kXoRpro

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7、less铂antheaccuracy雠econ叩utedbyBayesiandecisjonnJle．Xeywo柚鑫：阑；GA’孽；lⅣQ；B精y鹊i彝珏d棼e薹s耋on；Gene强髓z射ionabi嚣移；第1I页独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料．与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意．学位论文题目：基王挺窒擅丝圆釜曲搓盘迟到学位论文

8、作者签名：叠趁丛日期：—帅f年f调f日学位论文版权使用授权书本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定．本人授权国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密学位论文在解密后适用本授权书．)学位论文题目：基士扭空挫丝圈鳖数搓耋迟剔学位论文作者签名：拯渔盐日期：p、二，年f蝴f日作者