GRNN神经网络的matlab实现
广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本数据较少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据。因此，GRNN 在信号过程、结构分析、教育产业,能源、食品科学、控制决策系统、药物设计、金融领域、生物工程等各个领域得到了广泛的应用。
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