计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2012年
5期
20-22
,共3页
车型识别%BP神经网络%Matlab
車型識彆%BP神經網絡%Matlab
차형식별%BP신경망락%Matlab
车型识别具有广阔的应用前景,BP神经网络在车型识别中能够提高车型的识别率.在任何车型大致都可以抽象成一个“工”字型情况下,提取其中的顶长比、前后比和顶高比这三项相对参数作为BP神经网络的输入参数.采用三层3-8-3的BP神经网络,并用14对输入参数离线训练,再用4对新数据进行检验,均得到了预想的期望值.
車型識彆具有廣闊的應用前景,BP神經網絡在車型識彆中能夠提高車型的識彆率.在任何車型大緻都可以抽象成一箇“工”字型情況下,提取其中的頂長比、前後比和頂高比這三項相對參數作為BP神經網絡的輸入參數.採用三層3-8-3的BP神經網絡,併用14對輸入參數離線訓練,再用4對新數據進行檢驗,均得到瞭預想的期望值.
차형식별구유엄활적응용전경,BP신경망락재차형식별중능구제고차형적식별솔.재임하차형대치도가이추상성일개“공”자형정황하,제취기중적정장비、전후비화정고비저삼항상대삼수작위BP신경망락적수입삼수.채용삼층3-8-3적BP신경망락,병용14대수입삼수리선훈련,재용4대신수거진행검험,균득도료예상적기망치.
