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  1. newpnn

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  2. 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力,快速的学习能力,易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础,已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点,还具有许多GMM没有的优点,如强鲁棒性,需要更少的训练语料,可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
  3. 所属分类:语音压缩

    • 发布日期:2013-08-07
    • 文件大小:6.99kb
    • 提供者:姜正茂
  1. 第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别

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  2. 第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别 对于本数据集中的雷达状态识别,数据降维前使用朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络的分类算法对于识别的准确率无太大影响;数据降维后使用神经网络算法最优,支持向量机算法其次,朴素贝叶斯算法较差。此外,训练样本越多,分类准确率有小幅度提高。(First Operation Radar State Recognition Based on Classification Algorithms For radar state recognition
  3. 所属分类:通讯编程

    • 发布日期:2020-08-25
    • 文件大小:2.71mb
    • 提供者:富察
  1. cnn-master

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  2. 卷积神经网络,可以很好的实现文本分类或者图像识别(Convolutional Neural Networks)
  3. 所属分类:通讯编程

    • 发布日期:2020-05-23
    • 文件大小:10.98mb
    • 提供者:nimoxiaqian
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