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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（BNNC）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。
BNNG算法在车型识别中的应用研究
【摘 要】
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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（BNNC）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
【机 构】
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淮南师范学院电子工程学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2015年11期
【基金项目】
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安徽省优秀人才基金项目（2011SQRL139）资助.
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