基于Bayes法则和BP神经网络的高速动态情形下车型识别

• 作者: 伍友龙 刘伟铭 朱志勇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 红外线检测仪 Bayes法则 BP神经网络 车型识别
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 641-644
• 页数: 4页
• 分类号: TP274.52|U462.21
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2005.07.008

摘要

针对在高速动态情形下的车型识别,介绍了一种对汽车提取特征、基于红外线检测的汽车分类仪;阐述了采用汽车特征参数作为样本向量训练BP网络的方法和识别车型原理;采用共轭梯法修正BP网络,提高了训练速度和全局收敛性;对于样本向量存在的数据"噪声",则以Bayes法则对大量样本去除"噪声",使特征样本向量更有代表性,理论与实际证明,这样得到BP网有强容错能力,能识别没有看过的汽车样本,从而提高了车型识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟铭	长沙理工大学计算机与通信学院	9	139	8.0	9.0
2	伍友龙	长沙理工大学计算机与通信学院	2	26	2.0	2.0
3	朱志勇	湖南工程学院计算机系	2	23	2.0	2.0