機率類神經網路於配電系統諧波偵測

類神經網路是一種計算系統，包括軟體與硬體，它使用大. 量簡單的相連人工神經來模仿生物神經網路的能力. ... 類神經網路模式列表(1/3). •可解XOR問題. •應用最普遍 ... • PNN ( ...

2022年7月11日 — PNN是一种基于贝叶斯决策规则的神经网络技术，训练误差较小，以Parzen窗口函数为激活函数，但耗费大量内存和运算时间。与SVM相比，PNN在多分类问题和 ...

... 類神經網路(PNN)為模擬工具。PNN是由D. E. Specht [6]提出的一種監督式(supervised)網路架構，其主要特點在於它具有從一組訓練資料中快速學習的能力。更重要的是，當 ...

2017年4月7日 — 在输入层和模式层之间的连接是通过一个高斯函数，求得模式层中的每个神经元和输入层中每个神经元之间的匹配程度。然后通过每类的匹配程度累加求和，再取 ...

PNN網路的主要目的為分類，故某一待測資料X'在各分. 類的真正機率值不是這麼重要，只需考慮其在各分類的. 相對大小值。 因此，前面的公式(2). 可改成 z u k j.

此方法是利用貝氏網路(Bayesian network)的理論與統計方法中的核判別分析(Kernel Discriminant Analysis)改進而來，也是屬於前饋性的類神經網路，模式中包含四個層， ...

本文提出以機率神經網路(Probabilistic Neural Network, PNN)應用於配電系統諧波(Characteristic Harmonics)之偵測，可直接從時域的失真波形估測特定諧波大小。

2023年12月19日 — 五、总结概率神经网络（PNN）是一种简单、快速、稳定的神经网络模型，适用于多类分类问题。它通过概率理论将神经网络的输出映射到一个概率值上，为决策 ...

由 吳冠呈 著作 · 2008 — 結果證明自適應機率神經網路的模型準確度只略低於BPN，而遠優於PNN，且APNN的變數權值確實可以顯示輸入變數影響輸出變數的重要程度，使模型具有部份解釋能力。 關鍵字. 類 ...

廣義迴歸類神經網路(GRNN)是一監督式的學習方式網路。在1988 年時，. Donald F. Specht 提出了機率類神經網路(PNN)，此網路屬於監督式學習方式 ...