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基于模糊聚类和RBF神经网络的高速公路事件自动探测算法研究
| 论文题名： | 基于模糊聚类和RBF神经网络的高速公路事件自动探测算法研究 |
| 关键词： | 高速公路事件探测;模糊聚类;RBF神经网络;事件探测算法 |
| 摘要： | 该文分析了高速公路事件探测的原理、方法并对目前各国已经开发的主要事件自动探测算法进行了综述,同时指出了公路事件探测系统与ITS(智能交通系统)的关系.通过对各种事件探测算法的研究和比较,该文提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能事件探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法.仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于高速公路事件探测可以获得满意的性能. |
| 作者： | 杨耀华 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 江芳泽;李昕 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海大学 |
| 学位年度： | 2003 |
| 正文语种： | 中文 |
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