python grnn

GRNN是指广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network），它是一种具有较好的非线性逼近能力的四层前向传播神经网络。GRNN的结构包括输入层、模式层、求和层和输出层。与反向传播神经网络（BPNN）不同的是，GRNN没有训练过程，而是通过对模式层的平滑因子进行优化来获得好的输出结果。在GRNN中，对于一个测试样本x，计算它与所有训练样本的相似度，相似度的计算方法使用高斯函数。根据相似度，可以计算测试样本的输出y。具体计算公式为：y=(s1*y1 + s2*y2 + ... + s10*y)/(s1+s2+...+s10)。GRNN的实现可以使用Python编程语言。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [广义回归神经网络（GRNN）的实现（Python，附源码及数据集）](https://blog.csdn.net/weixin_42051846/article/details/128765413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [通俗理解广义回归神经网络(GRNN)](https://blog.csdn.net/qq_38436266/article/details/116996578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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