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基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法
被引量：
3
1
作者
孙俊
李正明
杨继昌
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期191-193,共3页
为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合...
为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络,按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少,训练和识别的速度要快,大量的轮胎号字符样本识别试验表明,并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。
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关键词
轮胎号字符
特征提取
神经网络
矩
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题名
基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法
被引量：
3
1
作者
孙俊
李正明
杨继昌
机构
江苏大学电气信息工程学院
江苏大学机械工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期191-193,共3页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(02KJD510009)
文摘
为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络,按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少,训练和识别的速度要快,大量的轮胎号字符样本识别试验表明,并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。
关键词
轮胎号字符
特征提取
神经网络
矩
Keywords
tire code character
feature extraction
neural network
moment
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法
孙俊
李正明
杨继昌
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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