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首先对三种车型进行特征提取,以提取的数据作为神经网络的输入,并且采取了感知机识别,BP网络识别,径向基网络识别,最后采用多神经网络进行识别。仿真实验结果表明:采用多神经网络分类器融合的方法比单一神经网络识别率高,这对提高目标识别的准确性是十分重要的。
基于多神经网络分类器的汽车车型识别方法研究
【摘 要】
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首先对三种车型进行特征提取,以提取的数据作为神经网络的输入,并且采取了感知机识别,BP网络识别,径向基网络识别,最后采用多神经网络进行识别。仿真实验结果表明:采用多神经
【机 构】
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辽东学院机电学院辽东学院机电学院辽宁丹东辽宁丹东
【出 处】
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辽东学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年3期
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