【摘 要】
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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
【机 构】
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南京大学,江苏省通启高速公路管理处
【基金项目】
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交通部资助项目资助(批准号:200435333204);江苏省交通厅科学研究项目资助(批准号:03X003)
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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M DL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。
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