GRNN神经网络代码

资 源 简 介

GRNN神经网络代码

详 情 说 明

GRNN神经网络（General Regression Neural Network）是一种基于概率神经网络（PNN）的变体，主要用于回归和模式分类任务。GRNN的核心思想是利用非参数估计方法（如Parzen窗）来逼近数据的概率密度函数，从而实现对未知样本的预测或分类。

GRNN的结构通常包括输入层、模式层、求和层和输出层。输入层负责接收特征数据，模式层存储训练样本并计算输入与存储模式的距离，求和层对模式层的输出进行加权整合，而输出层则计算最终的预测值或分类结果。

相比传统神经网络，GRNN具有训练速度快、无需迭代优化的特点，因为它直接利用训练数据进行预测，而不需要反向传播调整权重。但由于其存储所有训练样本，计算复杂度会随数据规模增大而增加，可能影响实时应用的效率。

在实际应用中，GRNN常用于金融预测、信号处理、医学诊断等领域，尤其适合小样本数据下的回归和分类任务。为了提高性能，可以采用特征选择或数据降维方法优化计算效率。