介绍

概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)Specht在1989年提出

结构简单、训练简洁、应用广泛

结构

输入层

用来传递函数

模式层

类似RBF
$f(X,W_i)=\exp[-\dfrac{(X-W_i)^T(X-W_i)}{2\delta^2}]$

求和层

求和层每个神经元对应一个类

输出层

参考文献

《Matlab神经网络原理与实例精解》陈明，清华大学出版社
《神经网络43个案例》王小川，北京航空航天大学出版社
《人工神经网络原理》马锐，机械工业出版社