概率神经网络在判别分析中的比较优势  

作　　者：米帅军[1] 习勤[1] 

机构地区：[1]华东交通大学经济管理学院,南昌310003

出　　处：《统计与决策》2010年第2期17-19,共3页Statistics & Decision

摘　　要：判别分析是多元统计分析的三大支柱之一。传统的判别分析方法,如距离判别法、贝叶斯判别法、费希尔判别法等在判别分析中误判率较高,因此有必要引入概率神经网络(PNN)进行判别分析。文章对传统判别方法的基本思想与假设条件及PNN的建模机制与判别原理进行了介绍;用两个案例比较了常用判别分析与PNN判别分析的效率。

关 键 词：判别分析 神经网络 距离判别 贝叶斯判别 费希尔判别 

分 类 号：F224.33[经济管理—国民经济]