GRNN神经网络

       GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRNN网络中因变量和自变量之间的关联密度函数，从而计算得到因变量相对自变量的回归值。GRNN广义回归神经网络最大的优势在于其方便的网络参数设置功能，整个神经网络只需要通过设置GRNN核函数中的光滑因子就可以调整GRNN网络的性能。       假设GRNN神经网络中的两

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