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1、会计学1有导师学习神经网络的分类识别有导师学习神经网络的分类识别RQRRQQPppppppppP212222111211SQSSQQtttttttttT212222111211R为输入变量的维数，S为输出变量的维数；Q为训练集样本数PC112111,QbbbbspreadbbbQ8326. 011211)exp(2iiibpCatW QjijiiaaLWn11 ,2)(iinpureliny RQRRQQPppppppppP212222111211SQSSQQtttttttttT212222111211R为输入变量的维数，S为输出变量的维数；Q为训练集样本数PC112111,Qbbbbspre

2、adbbbQ8326. 011211)exp(2iiibpCatW iiaLWn1 ,2)(iincompety 产生训练集/测试集创建GRNN创建PNN仿真测试性能评价性能评价：计算测试集预测类别与真实类别间的误差，可以对模型的泛化能力进行评价。 PR为输入变量的最小及最大值构成的矩阵；S为竞争层神经元个数；KLR为权值的学习速率（默认为0.01）；CLR为阈值的学习速率（默认为0.001）；net为创建好的竞争网络。 P为网络输入向量，Di为网络第i层的维数（默认为5 8）；TFCN为网络的拓扑函数（默认为“hextop”）；DFCN为网络的距离函数（默认为“linkdist”）；STEPS为邻近距离递减到1的步数（默认为100）；IN为初始的邻近距离（默认为3）；net为创建好的竞争网络。112111,QbbbbspreadbbbQ8326. 011211)exp(2iii

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