《表1 PNN各层神经元计算过程》

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《基于自适应深度射线树的WLAN室内目标入侵检测算法》

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本文基于Bayes决策理论的核密度估计方法来实现对静默和入侵状态下PNN特征数据的训练1) 具体而言，首先利用核密度函数估计不同状态的条件概率，然后根据Bayes决策理论将具有最大后验概率的状态作为PNN输出[24].本文采用的PNN中各层（包含输入层、模式层、求和层和输出层）神经元的计算过程如表1所示.