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1、
F.Specht提出的概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是基于密度函数估计和贝叶斯决策理论而建立的一种分类网络。
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2、
首先建立基本概率赋值，然后计算信任函数，最后按照一定的组合规则作出决策。
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3、
4、
该算法基于贝叶斯决策理论，通过概率密度函数进行分布估计，对两类别半监督学习问题进行判定。（3）给出了一个基于FCM的半监督学习算法。
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5、
在D-S证据理论框架下，研究了基于目标基本概率赋值（BPAF）判决的决策层目标属性融合问题。
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6、
7、
本文在简要介绍D-S证据组合理论框架基础上，阐述了基于D-S证据组合理论的信息融合一般步骤及决策层判决方法；不完备识别框架下的证据组合方法
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