【摘 要】
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车型分类是自动化道路交通信息采集的重点和难点,利用环形线圈产生的信号曲线进行车型分类,特征提取和模式识别是其中最重要的两个环节.本文设计了通过知识库和信息熵进行特
【机 构】
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华南理工大学,交通学院,广州,510640
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车型分类是自动化道路交通信息采集的重点和难点,利用环形线圈产生的信号曲线进行车型分类,特征提取和模式识别是其中最重要的两个环节.本文设计了通过知识库和信息熵进行特征提取、并以多分支BP网络作为模式识别算法的自适应模式分类器.多分支BP网络以分而治之的思想为依据,将N种模式的识别问题转换为N个并行的两种模式识别问题,可以克服一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷.在此基础上,本文以所设计的分类器为基础研究车型分类问题,并利用G107上的实测数据进行仿真,仿真结果表明,与采用一般的特征提取方法和BP网络相比,基于信息熵和多分支BP网络的分类器具有更好的分类性能,且显著地减少了训练时间.
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