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概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，了解神经网络在实践中的作用-Classification prediction of the probabilistic neural network- PNN-based transformer fault diagnosis, understanding the role of neural networks in practice
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一个简易的基于概率神经网络的语音识别与训练系统-A simple probabilistic neural network-based speech recognition and training systems
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态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
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为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
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matlab神经网络与实例精解 基于概率神经网络的柴油机故障诊断(Diesel Engine Fault Diagnosis Based on Probabilistic Neural Network)
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概率神经网络故障诊断的实例，一个简单的应用，亲测有效，可以完美运行，适合初学者，(An example of probabilistic neural network fault diagnosis, a simple application, pro-test is effective, can run perfectly, suitable for beginners,)
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