一种基于PLS的概率神经网络分类算法

【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.
【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；
【关键词】概率神经网络；偏最小二乘法；残差矩阵；主成分；高维；

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