有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别

资 源 简 介

有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别

详 情 说 明

有导师学习神经网络在分类任务中展现出强大的应用价值，其中广义回归神经网络（GRNN）和概率神经网络（PNN）作为两种重要架构，特别适合处理像鸢尾花种类识别这类典型分类问题。

GRNN网络的特点在于其单次学习能力和优异的非线性逼近性能。网络结构包含输入层、模式层、求和层和输出层四部分。当处理鸢尾花数据时，输入层接收花的四个特征参数，模式层存储训练样本，通过径向基函数计算输入样本与训练样本的相似度。求和层对模式层输出进行加权平均，最终输出层给出分类结果。这种结构使得GRNN在小样本情况下仍能保持较高分类准确率。

PNN网络则基于贝叶斯分类理论构建，同样采用径向基函数作为激活函数。其结构分为输入层、模式层、求和层和竞争层。在鸢尾花分类中，PNN会为每个类别建立独立的模式层单元，通过概率密度函数估算样本属于各类别的可能性，最后由竞争层选择概率最大的类别作为输出结果。这种设计使PNN在分类决策时具有明确的概率解释性。

这两种网络都继承了径向基函数神经网络的优点：训练过程简单快速，无需复杂迭代；能够直接处理非线性问题；对小样本数据表现优异。在实验环境中，它们对鸢尾花数据集都能达到95%以上的分类准确率。实际应用中，GRNN更适合要求泛化能力的场景，而PNN则在需要概率输出的分类任务中更具优势。

通过鸢尾花分类这个经典案例，我们可以清晰看到有导师学习神经网络在模式识别领域的实用价值。这两种网络不仅为分类问题提供了有效解决方案，其设计思想也对理解更复杂的神经网络架构具有重要启示意义。