GRNN

基于聚类与 GRNN 算法的图书馆读者借阅行为，听起来挺高大上的吧？其实它的核心就是用数据挖掘来读者的借阅习惯，进而提升图书馆的管理效率和服务质量。通过对西安工程大学图书馆的读者借阅记录进行聚类，找出有相似借阅模式的读者群体，利用广义回归神经网络（GRNN）模型来预测未来的借阅行为。结果显示，这个模型的诊断准确率达到 94%，效果相当不错！这意味着，图书馆可以根据不同群体的借阅喜好来调整图书采购方向、优化推荐服务，甚至还可以精确管理图书馆藏。你也可以用类似的方法，你的项目做到更精细化的数据哦！如果你感兴趣的话，下面还列出了一些相关的文章，值得一看。比如，《基于数据挖掘的学习成绩与图书借阅关系》

与BP神经网络相比，GRNN具有以下优点：(1) 网络的训练是单程进行，无需迭代。(2) 隐含层神经元个数由训练样本自动适应确定。

探讨了如何优化GRNN和PNN神经网络的传播参数，通过评估不同传播参数值（通常为10或2的幂）的输入向量，解决各种回归或分类问题。

GRNN相比于BP神经网络具有以下优点：(1) 训练过程是单程的，无需迭代。 (2) 隐含层神经元个数能根据训练样本自适应确定。 (3) 网络各层之间的连接权重由训练样本唯一确定，避免了BP网络中的权重修改问题。 (4) 隐含层节点采用高斯函数作为激活函数，对接近局部神经元特征的输入具有显著吸引力。

RBF、GRNN 和 PNN 神经网络模型的实现代码挺适合初学者的，是如果你正打算在机器学习或人工智能项目中用到它们。这个压缩包里有三种常见的神经网络模型，都是用 MATLAB 实现的，代码结构清晰，注释详细。RBF 网络能你分类和回归问题，GRNN 适合快速学习并且无需多次训练，PNN 适用于多分类任务，虽然数据集大的时候会有些慢，但其实也挺好用的。MATLAB 中的实现让你对这些模型的工作原理有更清晰的理解，且操作起来比较简单。整体来说，如果你是学习机器学习、神经网络的初学者，或者想在实际项目中应用这些模型，这份资源会适合你。通过动手操作代码，除了可以更好地理解理论，还能提升自己在 MAT