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一种基于PLS的概率神经网络分类算法
  • ISSN号：1000-7180
  • 期刊名称：《微电子学与计算机》
  • 时间：0
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]广东科技学院计算机系, [2]黄淮学院国际学院, [3]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金(61175027);国家创新基金(13C26214404497)
作者： 陈刚[1], 杨志强[2], 刘秉权[3]
关键词： 概率神经网络, 偏最小二乘法, 残差矩阵, 主成分, 高维
中文摘要：

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.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编：李新龙
  • 地址：西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编：710065
  • 邮箱：mc771@163.com
  • 电话：029-82262687
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7180
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:17909