【摘 要】
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车型分类是自动化道路交通信息采集的重点和难点。本文通过分析一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷,根据分而治之和模块化的思想提出了多分支BP网络的模型。多分支BP
【机 构】
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华南理工大学交通学院,广州 510640
【出 处】
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2005年全国博士生学术论坛——交通运输工程学科
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车型分类是自动化道路交通信息采集的重点和难点。本文通过分析一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷,根据分而治之和模块化的思想提出了多分支BP网络的模型。多分支BP网络拓扑结构上包括多个分支,一个分支用于识别一种模式。可将N种模式的识别问题转换为N个并行的两种模式识别问题；各分支网络均为3层的感知器,采用改进的BP算法进行训练,各输出值通过数据融合算法进行集成。结构独立使得多分支BP网络具有很强的并行信息处理能力。在此基础上,本文研究了多分支BP网络模型在车型分类中的应用,并利用107国道上的实测数据进行仿真,仿真结果表明,与一般的BP网络相比,多分支BP网络具有更好的分类性能,且显著地减少了训练时间。
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