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BNNG算法在车型识别中的应用研究
1
作者
沈晓波
王留留
罗靖宇
《数字技术与应用》
2015年第11期128-129,共2页
本文根据生态系统模型和多种神经网络模型融合的相似性,提出了仿生态神经网络群(BNNG)算法,并将其和AR模型特征提取结合应用到车型识别中,与单个神经网络识别相比提高了车型分类的正确率,降低了近似生态系统车型的误识率,为公路上交通...
本文根据生态系统模型和多种神经网络模型融合的相似性,提出了仿生态神经网络群(BNNG)算法,并将其和AR模型特征提取结合应用到车型识别中,与单个神经网络识别相比提高了车型分类的正确率,降低了近似生态系统车型的误识率,为公路上交通量自动分类统计提供了方法。
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关键词
仿生态神经网络群
神经网络集成
车型识别
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职称材料
题名
BNNG算法在车型识别中的应用研究
1
作者
沈晓波
王留留
罗靖宇
机构
淮南师范学院电子工程学院
出处
《数字技术与应用》
2015年第11期128-129,共2页
基金
安徽省优秀人才基金项目(2011SQRL139)资助
文摘
本文根据生态系统模型和多种神经网络模型融合的相似性,提出了仿生态神经网络群(BNNG)算法,并将其和AR模型特征提取结合应用到车型识别中,与单个神经网络识别相比提高了车型分类的正确率,降低了近似生态系统车型的误识率,为公路上交通量自动分类统计提供了方法。
关键词
仿生态神经网络群
神经网络集成
车型识别
Keywords
bionic neural network group
neural
network
Ensemble
Vehicle Recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
BNNG算法在车型识别中的应用研究
沈晓波
王留留
罗靖宇
《数字技术与应用》
2015
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