【摘 要】
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神经网络常备用于解决拟合回归问题以及植物种类的分类识别。常用的植物种类分类识别方法是分类检索表,但费时费力,这种分类检索表法由于直观而被人们加以使用。根据GRNN(广
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神经网络常备用于解决拟合回归问题以及植物种类的分类识别。常用的植物种类分类识别方法是分类检索表,但费时费力,这种分类检索表法由于直观而被人们加以使用。根据GRNN(广义回归神经网络)和PNN(概率神经网络)理论,在MATLAB中对鸢尾花的相关属性建模,根据收集到的鸢尾花种类数据进行了分析与仿真,大大回避了分类检索表法的缺点。仿真结果表明,GRNN神经网络在鸢尾花种类识别中比PNN精准度高,对于植物种类的分类识别应用前景更加广泛。
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