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本文提出一种概率映射网络的ＧＥＭ训练算法，它是ＥＭ算法的一种改进算法。ＰＭＮ风为一个四层前馈网。它构成一个贝叶斯分类器，实验多类分类的贝叶斯判别，把输入的样本模式经网络变换为输出的分类判决，其网络节点对应于贝叶斯后验概率公式的各个变量。此ＰＭＮ网络用高斯核函数作为密度函数，网络参数的训练由ＧＥＭ算法实现，其学习方式为类间的监督学习和类内的非监督学习。