BNNG算法在车型识别中的应用研究

• 作者: 沈晓波 王留留 罗靖宇
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 仿生态神经网络群 神经网络集成 车型识别
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 128-129
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 字数: 1418字
• 语种: 中文

摘要

本文根据生态系统模型和多种神经网络模型融合的相似性,提出了仿生态神经网络群(BNNG)算法,并将其和AR模型特征提取结合应用到车型识别中,与单个神经网络识别相比提高了车型分类的正确率,降低了近似生态系统车型的误识率,为公路上交通量自动分类统计提供了方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王留留	淮南师范学院电子工程学院	18	22	3.0	3.0
2	沈晓波	淮南师范学院电子工程学院	39	52	4.0	5.0
3	罗靖宇	淮南师范学院电子工程学院	11	6	1.0	2.0