基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

• 作者: 丁胜军 运国莲 陈启美
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 交通工程 车型识别 贝叶斯网络 参数学习 概率推理
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.01.020

摘要

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况,分析了贝叶斯网络(IDS-BN)算法中完备数据集的问题,提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块,基于该模块拟定了车型特征变量,构建了车型识别网络模型,并给出了模型参数学习、车型分类器等算法,包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等.实验表明,该方法识别率较高,鲁棒性好,满足我国车型识别的实际要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈启美		158	1743	23.0	32.0
2	丁胜军		3	45	3.0	3.0
3	运国莲		1	4	1.0	1.0