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SOM神经网络在非法营运车辆识别中的应用 被引量:6

Application of SOM Neural Network in the Identification of Illegal Operating Vehicles
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摘要 针对在道路交通运输中比较突出的车辆非法营运现象,对利用RFID采集的车辆运行数据进行分析和研究,提取车辆运行特征数据,采用SOM神经网络聚类算法分析各类型车辆的运行规律,建立车辆运行的数学模型,进而识别非法营运车辆。本次研究的思路为:首先模拟生成实验数据并设计数学模型,再利用RFID实际数据检验数据模型并修改数学模型。 In view of rather prominent illegal phenomenon of vehicle transportation,the article will analysis and research by using the run data,which is collected by RFID.Extracting typical data of vehicles running,using SOM neural network clustering algorithm to analysis running regulations of various vehicles to identify illegal transportation vehicles.The mind of this research:come into being experimental data by the way of simulating at first,then design the mathematics model of extracting characteristics.Checking data model by using actual data of RFID,then modify the mathematics model.
作者 马仕玉 孙承东 朱家利 Ma Shiyu;Sun Chengdong;Zhu Jiali(City College of Science and Technology Chongqing University,Chongqing 402167,China)
出处 《信息与电脑》 2017年第8期83-85,共3页 Information & Computer
关键词 聚类 SOM RFID数据 非法营运车辆 clustering SOM RFID data illegal transportation vehicles
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