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- [4] SVM分类器的扩展及其应用研究[D]. 梁燕.湖南大学. 2008
- [5] MATLAB神经网络30个案例分析[M]. 北京航空航天大学出版社 , MATLAB中文论坛, 2010
有监督Kohonen网络的车型识别方法
被引：2
作者：
纪野
[1
,2
]
李玉惠
[1
,2
]
李勃
[1
,2
]
杨敏
[1
,2
]
机构：
[1] 昆明理工大学信息工程与自动化学院
[2] 云南省智能交通系统工程技术研究中心智能图像处理研究室
来源：
关键词：
智能交通系统;
车型识别;
BP神经网络;
SVM网络;
有监督Kohonen网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
车型识别已成为智能交通系统研究中的一个重要内容。根据同类车型尺寸特征如长、宽、高特征值都具有相似性特点,利用已有车型数据库,分别使用逆传播(BP)神经网络、支持向量机(SVM)网络、有监督Kohonen网络这三种神经网络分类方法对车型尺寸特征进行分类,得到三个车型识别准确率并进行比较验证。实验结果表明:有监督Kohonen网络的分类方法具有较高的车型识别精度,实验效果明显,车型识别准确率高。
引用
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