摘要：提出基于数据场高斯势约简概率神经网络结构,基本思路：引入数据场估计训练集各类概率密度,选择局部极大密度估计样本构造网络;对初始网络迭代训练,依次扩展各类具有最大密度估计值的误分样本至模式层并调整权重参数,直至满足指定精度.采用增量密度计算,保证快速迭代和高概率收敛.基于重采样技术进一步提升泛化精度.实验表明,提出的算法解释精练、拟合优度适中、计算高效.

关键词：概率神经网络 数据场 parzen窗 重采样 

单位：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院; 北京100191; 北京航空航天大学计算机学院; 北京100191; 北京航空航天大学网络技术北京市重点实验室; 北京100191; 河北体育学院网络中心; 河北石家庄050041