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概率神经网络概述
概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是由D. F. Specht 在1990年提出的。主要思想是贝叶斯决策规则，即错误分类的期望风险最小，在多维输入空间内分离决策空间。它是一种基于统计原理的人工神经网络，它是以Parazen窗口函数为激活函数的一种前馈网络模型。PNN吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点，与传统的前馈神经网络相比，在模式分类方面尤其具有较为显著的优势。
1.1 概率神经网络分类器的理论推导
由贝叶斯决策理论：
（1-1）
其中。
一般情况下，类的概率密
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