概率神经网络探析.ppt

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LOGO;*;*;*;*;*; 1、网络学习过程简单,学习速度快 学习一次完成,比BP快5个数量级,比RBF2个数量级。 2、分类更准确,没有局部极小值问题 错误率、风险最小化。 3、容错性好,分类能力强。 判别界面渐进地逼近贝叶斯最优分类面。 ;*;*;*;*;给保护区内的每只老虎编号并采集其照片 从照片中提取纹理信息作为训练样本集,并用这些训练样本对概率神经网络进行训练; 另取一张非训练样本照片,用训练好的网络识别出照片中老虎的编号。 ;*;*;*

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