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J-GLOBAL ID：201702222672393380   整理番号：17A0207698

監督付きKOHONENネットワークによる自動車の識別方法【JST・京大機械翻訳】

Research on vehicle type identification method based on supervised Kohonen network

著者 (4件)： Ji Ye (School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology; Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province) ,  Li Yuhui (School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology; Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province) ,  Li Bo (School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology; Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province) ,  Yang Min (School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology; Intelligent Transportation System Engineering Technology Research Center of Yunnan Province)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 8  ページ： 12-14,19  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 車両認識は知的交通システムの研究において重要な役割を果たす。同じタイプの自動車のサイズ特性に従って,長さ,幅,および高固有値の類似性の特性によって,既存の車両データベースを利用した。逆伝播(BP)神経回路網,サポートベクトルマシン(SVM)ネットワーク,および監督されたKOHONENネットワークを含む3つのニューラルネットワーク分類法を使用して,3つの車両の分類精度を比較して,3つの車両の認識精度を得て,比較した。実験結果は以下を示す。監督されたKOHONENネットワークの分類方法には,高い認識精度があり,実験の効果が高く,車両の認識精度が高い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  交通システム ,  神経回路網 ,  固有値 ,  サポートベクトルマシン ,  *ネットワーク ,  類似性 ,  ニューラルネットワーク ,  *自動車
準シソーラス用語： 認識精度 ,  分類精度 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： intelligent transportation system ,  vehicle type identification ,  BP neural network ,  SVM network ,  supervised Kohonen network

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kohonenネットワーク ,  自動車 ,  識別