主主 讲：周润景讲：周润景 教授教授单单 位：电子信息工程学院位：电子信息工程学院基于基于GRNN网络网络数据分类设计数据分类设计目目 录录 广义广义神经网络简介神经网络简介GRNN网络结构网络结构 GRNN网络网络理论理论GRNN网络网络应用于模式分类应用于模式分类总结总结 一一.广义神经网络简介广义神经网络简介u 广义广义回归神经网络（回归神经网络（GRNN，Generalized Regression Neural Network）是径向基神经网络的一种。）是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性影射能具有很强的非线性影射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。u GRNN在逼近能力和学习速度上较在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势，网络最后网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面，并且在样本数据较少时，预测效收敛于样本量积聚较多的优化回归面，并且在样本数据较少时，预测效果也较好。此外，网络还可以处理不稳定的数据。因此，果也较好。此外，网络还可以处理不稳定的
