概率神经网络

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概率神经网络

• 动态概率模型：目前大多数概率神经网络模型都是静态的，无法处理时间序列数据或动态变化的概率分布。研究如何构建动态的概率神经网络模型，以更好地处理时序数据和复杂动态环境下的概率推断问题，是一个具有挑战性的方向。
• 多源异构数据融合：在实际应用中，数据往往来自多个源和具有不同的形式和结构。如何设计概率神经网络模型以有效地融合多源异构数据，提取有用信息并进行概率推断，是一个值得探索的研究方向。
特点
概率神经网络具有强大的概率建模能力，能够学习到数据的内在结构和概率分布，同时利用神经网络的非线性映射能力，能够处理复杂的、非线性数据。
概率神经网络的应用领域
分类
概率神经网络广泛应用于分类问题，如图像分类、语音识别、自
然语言处理等。
回归
概率神经网络也可用于回归问题，如预测股票价格、预测天气等。
概率神经网络需要大量的标注数据进行训练，对于数据稀疏或标注成本高的任务可能不太适用。
模型解释性差
稳定性问题
概率神经网络通常比传统的神经网络模型更加复杂，导致模型解释性较差，难以理解模型内部的决策机制。
概率神经网络的训练过程可能不稳定，容易受到噪声和异常值的影响，导致模型性能下降。
如何克服概率神经网络的局限性
异常检测
概率神经网络通过学习数据的内在结构和概率分布，能够检测出异常数据，如金融欺诈检测、网络安全监测等。
概率神经网络的发展历程
早期发展
概率神经网络最早可以追溯到上世纪80年代，随着神经网络的兴起，研究者开始尝试将概率模型与神经网络相结合。
近期进展
近年来，随着深度学习技术的快速发展，概率神经网络在理论和应用方面都取得了重要进展。研究者不断提出新的模型和算法，提高了概率神经网络的性能和实用性。同时，随着大数据和云计算技术的发展，概率神经网络在各个领域的应用也越来越广泛。

mixture density networks 计算概率

mixture density networks 计算概率
混合密度网络（MDN）是一种用于计算概率的神经网络模型。

MDN通过学习多个混合分布的参数来估计输出的概率分布。

MDN的输入通常是一组特征向量，输出是一个概率分布。

这
个分布可以是一维高斯分布的混合分布，也可以是其他概率分布的混合分布，如泊松分布、指数分布等。

MDN通过使用多个隐藏层来建模混合分布的参数。

每个隐藏
层都会计算混合分布的一个参数，如均值、方差、权重等。

通过训练网络，可以通过输入特征向量来预测这些参数，从而得到输出的概率分布。

在训练过程中，通常使用最大似然估计来优化MDN。

具体来说，对于每个训练样本，计算模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，并将其最小化。

在推断阶段，可以使用模型预测的概率分布来计算给定输入特征向量的输出概率。

总之，混合密度网络是一种用于计算概率的神经网络模型，通过学习多个混合分布的参数来估计输出的概率分布。

概率神经网络信用评价模型及预警研究

1 引言
利用样本的先验概率 — — — Bayes 定律和最优判定原则对新的样本进行分类 , 则产生概率神经网络 ( Probabilistic Neural Network ,简称 PNN) . PNN 是 Specht [1 ] 于 1990 年提出的一种人工神经网络模型 , 它既具有统计分类的功能 ,又不受多元正态分布等条件的限制 , 并且在 PNN 运算过程中可读出被分类的新输入样本的后验概率 ,从而提供了对计算结果的解释 . 这种基于统计原理的神经网络模型 ,其模式分类器是一种自监督的前馈网络分类方法 ,这种方法无需训练网络的连接权值 ,由给定的训练样本直接构成隐单元进
2005 年 5 月
系统工程理论与实践
第5期
文章编号 :100026788 ( 2005) 0520043206
概率神经网络信用评价模型及预警研究
庞素琳
( 暨南大学数学系 ,广州广东 510632)
摘要 : 介绍了概率神经网络 ( PNN) 方法及其分类机理 , 构造了用于识别两类模式样本的 PNN 结构 , 用来对我国 2000 年 106 家上市公司进行两类模式分类 . 仿真结果表明 ,PNN 对训练样本有很高的分类准确率 ,能达到 100 % ;但对测试样本的分类准确率却很低 , 只达到 69177 %. 因而使总体的分类效果偏差 , 分类准确率只达到 87174 %. 进一步的仿真结果表明 ,该方法对我国 2001 年公布的 13 家预亏公司进行预警分析时 ,准确率只达到 69123 %. 所以 PNN 不太适合用来对新样本的识别和预警研究 . 研究结果还表明 , PNN 在分类效果上不如 MLP ( 对相同的样本 ,多层感知器分类准确率达到 98111 %) ,但和 Yang 等的 PNN 分类效果 ( 分类准确率最高达到 74 %) 相比 ,该文给出的 PNN 结构其分类效果更好 . 所以作为一种方法上的探讨 ,PNN 仍不失其研究的价值 . 关键词 : 概率神经网络 ; 信用评价模型 ; 模式分类 ; 财务预警中图分类号 : F830 文献标识码 : A

概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断

概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断摘要：电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义，本文介绍了基于概率故障神经网络（PNN）在变压器故障诊断中的应用。

针对概率神经网络（PNN）模型强大的非线性分类能力，PNN能够很好地对变压器故障进行分类；文章通过对PNN神经网络的结构和原理的分析，应用PNN概率神经网络方法对变压器故障进行诊断。

关键词：变压器；概率神经网络；故障诊断0 引言变压器是电力系统中的一个重要设备，由于它对电能的经济传输、灵活分配和安全使用具有重要意义，因而它的维护检修就显得极为重要，特别是通过对其进行故障诊断为其正常运行提供可靠的依据。

故障诊断技术是借助于现代测试、监控和计算机分析等手段，研究设备在运行中或相对静止条件下的状态信息，分析设备的技术状态，诊断其故障的性质和起因，并预测故障趋势，进而确定必要对策的一种方法。

从本质上讲，故障诊断就是模式识别问题。

神经网络的出现，为故障诊断问题提供了一种新的解决途径，特别是对于实际中难以解决的数学模型的复杂系统，神经网络更显示出其独特的作用。

目前，在故障诊断方面虽然BP网络应用得最为广泛，但其网络层数及每层神经元的个数不易确定，而且在训练过程中网络容易陷入局部最小点。

本文引入一种新的人工神经网络模型——概率神经网络，使用该网络进行变压器的故障诊断，可以获得令人满意的故障诊断率，并能有效地克服BP神经网络的缺点。

本文采用概率神经网络(probabilistic neural networks)对变压器故障进行诊断。

概率神经网络结构简单、训练简洁，利用概率神经网络模型的强大的非线性分类能力，将故障样本空间映射到故障模式空间中，可形成一个具有较强容错能力和结构自适应能力的诊断网络系统，从而提高故障诊断的准确率。

在实际应用中，尤其是在解决分类问题的应用中，它的优势在于用线性学习算法来完成非线性学习算法所做的工作，同时保持非线性算法的高精度等特性。

概率神经网络多历元残差ＲＡＩＭ_算法

第４５卷　第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２３）１２３９６７０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０９１０；修回日期：２０２３０３０７；网络优先出版日期：２０２３０４２７。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０４２７．１１３６．００４．ｈｔｍｌ通讯作者．引用格式：武明，许承东，黄国限，等．概率神经网络多历元残差ＲＡＩＭ算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：３９６７３９７４．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＷＵＭ，ＸＵＣＤ，ＨＵＡＮＧＧＸ，ｅｔａｌ．ＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｕｌｔｉｅｐｏｃｈｒｅｓｉｄｕａｌＲＡＩＭａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：３９６７３９７４．概率神经网络多历元残差犚犃犐犕算法武　明，许承东，黄国限，孙　睿，鲁智威（北京理工大学宇航学院，北京１０００８１）摘　要：民用航空领域中，为提高接收机自主完好性监测（ｒｅｃｅｉｖｅｒａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｉｎｔｅｇｒｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ＲＡＩＭ）算法对故障偏差的检测能力，降低最小可检测偏差，提出了一种概率神经网络多历元残差ＲＡＩＭ算法。

该算法基于概率神经网络构建４层故障卫星检测模型，利用方差膨胀模型建立伪距残差故障类与无故障类训练样本，通过粒子群优化算法优化概率神经网络的平滑参数以满足误警率要求，从而计算输入多历元伪距残差与故障类和无故障类训练样本的相似程度，判断卫星是否出现故障。

仿真实验结果表明，优化平滑参数可提高所提算法故障检测性能。

两种截然不同的PNN

关于两个PNN杂七杂八关于PNN其实有两种说法，一种是概率神经网络（Probabilistic Neural Network），另一种是基于产品的神经网络Product-based Neural Network，所以在使用PNN的时候要格外注意，要不然你的领导你的导师都不知道你说的是哪一个，常用的是第一种PNN，概率神经网络，北京航空航天大学的王小川老师在其著作中提到的PNN也指代的是概率神经网络下面先说概率神经网络1 概率神经网络的原理概率神经网络（Probabilistic Neural Network）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。

这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。

1.1关于贝叶斯决策1.2关于概率神经网络的结构其网络并不算很主流的3层，而是4层图中样本特征维度为3，由上图可知，PNN的网络结构分为四层：输入层，模式层、求和层、输出层。

假设训练样本为PNN各层的作用于相互之间关系描述如下：输入层：输入测试样本，节点个数等于样本的特征维度。

感觉根据实际含义输入层中节点个数的确定依据与理由也大都同BP中的相关说法相似。

模式层：计算测试样本与训练样本中的每一个样本的Gauss函数的取值，节点个数等于训练样本的个数。

机器学习模型中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数这个时候不得不设定一些合适的寻址算法，相关的能够使用的寻址算法其实有很多，可以是GA算法，可以是SA（模拟退火），可以是PSO（粒子群算法），可以是AFSA（人工鱼群算法），可以是萤火虫算法，相关套路很多。

求和层：求取相同类别测试样本对应的模式层节点输出之和，节点个数等于训练样本的类别个数。

训练样本的类别个数其实就是侧面反映的label的个数输出层：对上述求和层输出进行归一化处理求取测试样本对应不同类别的概率，根据概率大小判断测试样本的类别，节点个数为1。

基于概率神经网络的计算机网络安全仿真分析

收稿日期：２１－７１０００－１作者简介：王伟（９８１７一），男，山西新绛人，工程师，硕士，研究方向为计算机信息系统、网络管理与应用。第３卷３第１期２２１ —１（【５００２下）７】
务Ｉ
数相同，输出层神经元个数等于训练样本数据的
王
伟
ＶＡＮＧｅＶＷｊ
（西安财经学院，西安７０６）１０１
摘要：计算机网络安全评价是网络研究中的重要课题。近年来国内学者使用Ｂ神经网络进行相关研Ｐ究，然而该算法存在收敛速度缓慢、易于陷入局部极小且网络结构难以确定等缺陷，导致其学习效率和分类精度较差。针对此问题，本文建立了网络安全评价指标体系，运用概率神经网络（Ｎ对样本数据进行仿真分析，结果表明：基于ＰＮＰＮ）Ｎ模型的分类方法在分类的速度、精度等方面均优于基于ＢＰＮＮ的模型，从而为准确、全面的评价计算机网络安全状况提供了
的安全程度越高。网络安全分为四个等级，即安
提高。
全状态（－．）１８、基本安全（． —．、不安全０５０５０）８７（．—．）０７０６、很不安全（．—）０６０；其对应的类别表示
为１、３。样本数据参见文献［］、２、４３，将１６组样本数据对应的输出结果进行类别标示依次记为：
网络（ｒｂｂｌｔｅｒｌｔｒ，Ｐ）型应ＰｏａｉｓｃＮｕａＮｅｉｉｗｏｋＮＮ模

PNN神经网络

概率神经网络（PNN）一、引言概率神经网络它主要用于模式分类，是径向基网络的一个分支，是基于贝叶斯策略前馈神经网络。

它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。

从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。

二、PNN结构该神经网络与GRNN类似由输入层、隐含层和输出层组成。

输入层将变量传递给隐含层，但不进行计算，因此该层只起传输数据的作用。

隐含层中的神经元个数等于训练集样本个数，该层的权值函数为欧式距离函数，用||dist||表示，其作用是计算出网络输入与输入层权重IW1,1之间的距离及阈值，阈值用b1表示。

隐含层传递函数为径向基函数，采用高斯函数作为网络的传递函数。

输出层为竞争输出，各神经元依据Parzen方法来球和估计各类的概率，从而竞争输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元竞争获胜，这样获胜的神经元即表示对输入变量的分类。

在数学上，PNN结构的特性，可在高维数据空间中解决在低维空间不易解决的问题。

也因此其隐含神经元较多，但隐含层空间的维数和网络性能有着直接的关系，维数越高，网络的逼近精度越高，但带来的负面后果是网络复杂度也随之提高。

三、算法步骤（1）确定隐含层神经元径向基函数中心设训练集样本输入矩阵P和输出矩阵T111211112121222212221212P=,T=m m m m n n nm k k km p p p t t t p p p t t t p p p t t t ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 其中，ij p 表示第j 个训练样本的第i 个输入变量；ij t 表示第j 个训练样本的第i个输出变量；n 为输入变量的维度；k 为输出变量的维度；m 为训练集样本数。

隐含层的每个神经元对应一个训练样本，即m 个隐含神经元对应的径向基函数中心C P '=（2）确定隐含层神经元阈值m 个隐含神经元对应的阈值为：111121[,,,]m b b b b =111210.8326m b b b spread==== spread 为径向基函数的扩展速度。

概率神经网络在地震岩性反演中的应用

第４Ｏ卷第４期２１０２年８月文章编号：０１１８（０２０－０３０１０ —９６２１）４０６－３
煤田地质与勘探
ＣｏＡＬＧ０匝Ｅ０ＧＹ＆ＥＩ１ＸＰｏＲＯＮ
≯
Ｖｂ１４０ＮＯ．．４Ａｕ２０１ｇ．２
ｓｅｅｓｎｅｔｎｌｔｉｕｅｏｐｅｉｔｏｏｉｓｇｔｅｔｈｏｏｙｏｏａｉｓｃｎｕａｎｔｒ（Ｎ．ＮｈｓｉｒｄａｘｅａａｔｂｔｔｒｄｃｐｒｓｙｕｉｃｎｌｇｆｒｂｂｌｔｅｒｌｅｋＰＮ）ＰＮａｄａｒｒｔｎｈｅｐｉｉｗｏ
ｓｕｙｔｃｏｉｏｌｅｅｏｍｅｔｎｔａｅｇｓｏｃｒｅｃｔｉｈｓａｉｔｎｏｕａｉｎｌｒｃｓｏ．ｔｄｅｔｎｃｃａｖｌｐｎｄｍｅｈｎａｃｕｒｎｅｗｉａｈｇｔｂｌｙａｄｃｍｐｔｔａｅｉｉｎｄａｈｉｏｐ
ｈｇｅｅｎｔｎｉｄｎｉｉｇａｅｒｃｍｅｔｚｎｈｃｕｔｍｐｄｃ，ｉｔｅｏｈｉｄｃｔｈｓｎｅｉｈｒｄｆｉｏｎｉｅｔｆｎｇｓｎｉｈｎｏｅｔａａｏｓｉｉｅａｅｗｈｌｈｙｂｔｎｉａｅｔｅａｌｉｉｙｎｃｎｅ
Ｋｅｒｓｐｏａｉｓｉｅａｅｗｏｋｌｈｌｇｃｌｎｅｓｏ；ｏｏｉ；ｃｕｔｅａｃｙｗｏｄ：ｒｂｂｌｔｎｕｌｔｒ；ｉｏｏｉａｖｒｉｎｐｒｓｔａｏｓｉｉｉｃｒｎｔｉｙｃｍｐｄｎｅ

基于Matlab的概率神经网络的实现及应用

ＫｅｒｓＰｏａｉｓｃＮｕａＮｔｏｋＰＮ）Ｍａａ；ｃｓｃｔｎｆｉｅｉｙｗｏｄ：ｒｂｂｌｔｅｒｌｅｗｒ（Ｎ；ｔｂｌｉａｏ；ａｇｆｉｉｌｓｉａｆｉｔｕｌｅ
０引言
概率神经网络（ｒｂｂｌｔＮｕａＮｔｏｋＰｏａｉｓｃｅｒｌｅｒ，ｉｉｗ
苏亮，宋绪丁７０６）陕１０４摘要：介绍概率神经网络（Ｎ的模型和基本算法，ＰＮ）以及利用Ｍａａｔｂ神经网络工具箱设计ＰＮ网络的方法和步骤，ｌＮ实现对网络的设计、训练、仿真。针对某水泥泵车臂架细部焊接结构的疲劳寿命实验数据，应用ＰＮ的分类功能对实验数据Ｎ
ＩｐｅｎｔｔｏｎｍｌｍｅａｉｎａｄＡｐｐｉａｉｎｏｏｂｉｉｔｃＮｅａｔｒｓｄｏａｌｂｌｃｔｏｆＰｒｂａｌｓｉｕｒｌＮｅｗｏｋＢａｅｎＭｔａ
ＳｉｎＵＬａｇ，ＳＮＧＸｕｄｎＯ —ｉｇ
领域中被广泛应用。
Ｍａａｌｆｂ是由美国Ｍａｈｒｓ公司开发的集数值ｔＷｏｋ
本文将以Ｍａａ７０１发环境，绍神经网络ｌｆｂ．．开介工具箱及其相关函数，述利用Ｍａａ经网络工论ｄｂ神具箱实现概率神经网络模型的建立步骤及其应用。
１概率神经网络的模型
进行训练仿真处理，得到对臂架细部结构疲劳寿命的预测分类结果，验证了此方法的可靠性。关键词：概率神经网络（Ｎ；Ｍｄｂ分类；疲劳寿命ＰＮ）ａａ；

基于Bagging的概率神经网络集成分类算法

ＡｂｓｔＩｔＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｎＯＷｍｏｒｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｓｏｎｔｈｅＢＰａｌｇｏｒｉｔｍｈｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａ —
输出层神经元是一种竞争神经元每个神经元分别对应于一个数据类型即分类模式输出层神经元个数等于训练样本数据的种类个数它接收从求和层输出的各类概率密度模式概率密度函数最大的那个神经元输出为1所对应的那一类即为待识别的样本类别其他神经元的输出全为023集成学习方法机器学习machinelearning10是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构并使之不断改善自身的性能
（西北师范大学计算机科学与工程学院兰州７３００７０）
摘要目前的神经网络较多集中在以ＢＰ算法为基础的ＢＰ神经网络上。针对ＢＰ神经网络的不足，在分析研究概
率神经网络和机器学习的基础上，结合集成学习的思想，提出了基于Ｂａｇｇｉｎｇ的概率神经网络集成分类算法。理论分
ｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｍｈｗｈｉｃｈｉｓｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｅｎｓｅｉｎｇ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ

概率神经网络在低孔低渗油气层识别中应用

概率神经网络在低孔低渗油气层识别中的应用摘要:针对低孔低渗储层物性差、孔隙结构复杂以及含水饱和度高等特点,为了解决利用测井资料进行低孔低渗储层流体性质准确识别较困难的问题,提出了一种概率神经网络判别解释方法。

以中国西南某一低孔低渗气藏为例,结合试油资料,对不同流体性质的储层进行了测井响应特征分析,根据测井响应特征与流体性质的相关性对概率神经网络进行了训练,从而对该区储层流体性质进行了预测和识别。

实际资料处理的结果表明:解释符合率显著提高,取得了较好的应用效果。

关键词:概率神经网络低孔低渗流体性质测井识别中图分类号:te3 文献标识码:a 文章编号:1674-098x(2012)04(a)-0089-021 引言低孔低渗储层由于孔隙结构复杂、孔隙间连通性差,往往驱替不充分,一般形成低饱和度油气层,又低孔低渗储层储集空间小,测井信息中来自流体的贡献少,导致测井对油气的敏感性降低,而储层岩性和孔隙结构的复杂性以及钻井液的侵入作用进一步掩盖或模糊了电阻率测井反映油气特征的能力[1-2]。

这种类型的油气层,在电阻率曲线上常表现为油气层和水层的电阻率比较接近,直接根据电阻率测井值的大小将它们区分开较困难[3]。

概率神经网络是一种基于概率密度函数理论且泛化能力很强的神经网络,可以用这种网络来描述各种测井响应特征与流体性质之间的复杂关系,把低孔低渗储层分为气层、气水同层和水层,作为输出层;把控制因素作为输入层,对网络样本进行训练和学习,可以达到预测低孔低渗气层的目的。

2 概率神经网络的理论基础概率神经网络(probabilistic neural networks,pnn)由specht 于1990年提出,它是一种基于概率密度函数理论且泛化能力很强的神经网络,其本质上是对径向基函数神经网络的一种重要变形,具有计算复杂度低、结构简单等特性;在解决分类问题上,当训练样本数据足够多时,收敛于一个贝叶斯分类器,具有良好的泛化能力[4]。

概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用

自动曝光模式采集植株活体病斑照片。数码相机采用佳能Ｇ０分辨率１０１０）采集１０幅锈病、１（０ｘ０，２６２
１５幅灰斑病、４０１６幅大斑病、５幅褐斑病和９８１幅弯
孢菌叶斑病图像。玉米大斑病图像样本如图１所示。
眼观察获得。这种方法不仅耗时、费力、预报滞后，且
不宜在大范围内展开。随着图像处理技术的和模式识别技术的飞速发展，物病害的计算机自动识别已植显示出客观、快速与准确的优越性Ｌ。因此，１Ｊ进行植
物病害识别系统的研发具有广泛的应用前景和重大
对图像质量的影响；贵力等设计了活体采样光箱徐
采集病害图像，免了拍摄阴影，避减少了误差。这些
方法简化了后期图像的处理和病害的识别，对图像但
采集环境要求比较严格。
收稿日期：２１０２００— ９— ６
．
图１玉米叶部病害原始图像示例
一
第６期
背景，然后用Ｍｔｂａａ进行图像处理。在对采集的图像ｌ
２１０１年６月
农机化研究
第６期
概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用
陈丽，王兰英。
０１０１．７Ｏ；２河北大学期刊社，河北保定０１０）７０３
（．１河北农业大学机电工程学院，河北保定
噪处理、图像分割和特征提取；后，用遗传算法优化选择出４个独立、定性好、类能力强的分类特征；然利稳分最

概率神经网络故障诊断的流程

概率神经网络故障诊断的流程Diagnosing faults in probabilistic neural networks can be a complex process. It involves identifying and addressing issues that may affect the network's performance and accuracy. 概率神经网络故障诊断涉及识别和解决可能影响网络性能和准确性的问题。

One of the first steps in diagnosing faults in a probabilistic neural network is to thoroughly analyze the input data. This involves examining the quality of the data, identifying any outliers or anomalies, and ensuring that the data is properly formatted for use in the network. 诊断概率神经网络故障的第一步是彻底分析输入数据。

这包括检查数据的质量，识别任何异常值或异常，确保数据被正确格式化以供网络使用。

Another important aspect of diagnosing faults in probabilistic neural networks is to carefully examine the network architecture and parameters. This involves checking the structure of the network, the activation functions used, and the learning algorithms employed. 维植概率神经网络故障诊断的另一个重要方面是仔细检查网络结构和参数。

改进的概率神经网络的语义区域分类

Байду номын сангаас
摘要：对彩色图像信息量大，割效果自适应性差的问题，图像语义区域的分割精度进行控制，取图像的纹理特征值，针分对提再通过改进后的概率神经网络模型对测试样本做分类测试，到提高图像语义提取和分类准确性的目的。实验表明，达改进后的概
ｍａｔｓｅｉｎｈｏｇｅｍｐｏｅｒｂｂｌｔｎｕａｎｔｒｉ０ｎｉｒｇｏｔｒｕｈｔｉｒｖｄｐｏａｉｓｉｃｈｉｃｅｒｌｅｗｏｋｓ９％ｗｈｌｔＳ０ｉｉ ’ ７％ｂｆｒ．ｈｎｗｅｈｄｅｓｈｅｅｅｏｅＴｅｅｍｔｏｇｔｔ
ｏｅｉａｅｓｍａｔｓｅｉｎａｄｅｔａｔｈｅｍａｅｅｔｒｃａａｔｒｓｉｓＴｅｅｔｔｅｓｍｐｅ ’ ｃａｓｆａｉｎｈｏｇｔｅｆｔｍｇｅｎｉｒｇｏｎｘｒｃｔｉｇｔｘｕｅｈｒｃｅｉｔ．ｈｎｔｓａｌｓｈｃｃｈｌｓｉｃｔｏｔｒｕｈｈｉｉｒｖｄｐｏａｉｓｉｅｒｌｎｔｒｏｅ．ｈｅｐｒｍｅｔｈｗｓｈａｔｅｐｅｉｉｎｆａｓｒｉｇｈｃｌｒｅｍａｅｓ — ｍｐｏｅｒｂｂｌｔｎｕａｅｗｏｋｍｄ１ｅｘｅｉｎｓｏｔｔｈｒｃｓｏｏｓｏｎｔｅｏｏｉｄｉｇｓｅｉｃＴｔｚ

概率神经网络在烟叶自动分级中的应用

摘
要：烟叶自动分级一直都是国内外烟草研究领域的重难点。为此，以红外光谱作为烟叶的特征，用概率神采
经网络对１１个等级的烟叶进行分组和分级。对光谱信号做消除基线漂移预处理，后将其作为神经网络的输然
关键词：烟叶分级；概率神经网络；红外光谱
中图分类号：Ｔ１３Ｐ８文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ８Ｘ（０１１ — ０２００３１８２１）２０３ — ４
０引言
目前，内外烟叶分级多是采用人工方式，仅国不浪费人力物力，且具有很强的主观随意性。为使烟而叶分级走出单纯依靠经验和技艺的模式，高烟叶分提级的准确性，现分级标准从定性走向定量，决国实解家烟叶分级标准执行中所面临的困难和问题，必需就实现客观、正的烟叶自动分级Ｊ公。目前，内外对烟叶自动分级的研究主要从图像国特征人手，用色度学和图像处理等方法进行探索，运
隔为２ｍ。烟叶光谱数据采集光路如图１所示。ｎ
钨灯
团）的近红外光谱的合频吸收与倍频吸收，草的红烟外光谱特征所包含的信息与烟叶化学成分关系密切。文献［］用光谱分析法测定烟草化学成分和含量；６运