基于改进人工蜂群算法和BP神经网络的沥青路面路表裂缝识别

• 作者: 李深圳 王育坚 谭卫雄
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自适应因子 人工蜂群算法 BP神经网络 路面裂缝识别
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 轨道与基础
• 页码范围: 2991-2998
• 页数: 8页
• 分类号: U418.6+6
• 字数: 5760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.12.012

摘要

为能够在复杂背景下更高效识别路面裂缝,通过加入自适应因子对人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法的搜索位置和概率选择进行改进,利用改进的ABC算法去优化BP神经网络的权值与阈值,建立一种改进的ABC-BP混合神经网络路面裂缝识别算法.实验结果表明,该方法在收敛速度和准确度上优于基本的ABC-BP算法和BP算法,准确率、召回率和综合评价指标都超过了95％,验证了算法的通用性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王育坚	北京联合大学信息学院	29	232	11.0	13.0
2	谭卫雄	北京联合大学信息学院	2	2	1.0	1.0
3	李深圳	北京联合大学信息学院	2	2	1.0	1.0