grnn神经网络的研究背景

GRNN（General Regression Neural Network）是一种基于样本密度估计的神经网络模型，在1990年由美国的Donald Specht提出。GRNN模型旨在解决多元函数拟合、分类和聚类等问题，具有较好的非线性逼近能力和泛化能力。

传统的神经网络模型需要进行大量的训练才能得到较好的性能，而GRNN模型是一种基于样本密度估计的无需训练的模型，它可以通过统计样本点之间的距离来构建一个概率密度函数，从而实现对未知样本的预测。

GRNN模型的研究背景主要包括以下几点：

1.神经网络模型的发展：神经网络作为一种重要的模式识别工具，其发展历程经历了多个阶段，GRNN模型是其中的一种。

2.概率密度估计的研究：概率密度估计是统计学中的一个重要问题，其主要研究如何通过有限的样本数据来估计未知的概率密度函数。

3.数据挖掘的发展：数据挖掘作为一种重要的信息处理技术，其目标是从大量的数据中提取有用的信息，GRNN模型可以应用于数据挖掘中的多元函数拟合、分类和聚类等问题。

综上所述，GRNN模型的研究背景主要涉及神经网络模型、概率密度估计和数据挖掘等领域的发展。