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题名基于BP神经网络识别汽车前保险杠方法
被引量：2
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作者
滕傲雪
廖晓曦
徐建鹏
何洪源
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机构
中国人民公安大学
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出处
《工程塑料应用》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期111-115,共5页
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基金
上海市现场物证重点实验室开放课题基金项目(20170129)
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文摘
交通事故现场中经常发现破碎的汽车前保险杠塑料,如何快速准确地识别保险杠型号,是确定肇事车辆、分析案情发展的重要保障。提出了一种基于BP神经网络的汽车前保险杠塑料识别方法。该方法以汽车前保险杠塑料的近红外光谱数据为基础,通过标准差来分析数据在不同波段的差异程度,据此分为高、中、低差异度3类,使用主成分分析法对3类波段中的数据分别进行降维处理并构成三维数据,使其能够在三维空间内进行区分,提高鲁棒性,并利用该三维数据训练BP神经网络,实现了汽车前保险杠塑料的快速识别,其正确率达到了93.75%,为现场物证的检验提供一种全新、快速的方法。
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关键词
近红外光谱
汽车前保险杠塑料
BP神经网络
主成分分析
识别
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Keywords
near-infrared spectrum
front bumper plastics
back propagation neural network
principal component analysis
identificatio
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分类号
O657
[理学—分析化学]
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