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基于概率回声状态网络的混合路面识别方法 被引量:1
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作者 杨明莉 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2017年第10期49-53,共5页
针对混合路面识别问题,提出一种基于概率回声状态网络(PESN)的辨识方法。首先将M分类问题分解成M(M-1)/2个二分类问题,利用Sigmoid函数将回声状态网络(ESN)的数值输出映射为概率输出,然后采用成对耦合法融合ESN的二分类概率,最终提取待... 针对混合路面识别问题,提出一种基于概率回声状态网络(PESN)的辨识方法。首先将M分类问题分解成M(M-1)/2个二分类问题,利用Sigmoid函数将回声状态网络(ESN)的数值输出映射为概率输出,然后采用成对耦合法融合ESN的二分类概率,最终提取待识别路面功率谱特征,求解其分属于不同等级路面的概率。试验结果表明,PESN能够有效地识别出混合路面成分及相应比重,从而证明了PESN在混合路面识别中的有效性。 展开更多
关键词 混合路面 路面功率谱 回声状态网络 神经网络 控制决策
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