基于信息熵及多分支BP网络的自适应车型分类研讨.pdfVIP

ofthe24th Chinese Control Proceedings Oonrerence Guangzhou,P．R．China 15-18．2005 Jtlly 基于信息熵及多分支BP网络的自适应车型分类研究 徐建闽，林培群 (华南理工大学交通学院，广州，510640) Email：aujmxu@scut．edu．cn 摘要：车型分类是自动化道路交通信息采集的重点和难点，利用环形线圈产生的信号曲线进行车型分类，特征 提取和模式识别是其中最重要的两个环节。本文设计了通过知识库和信息熵进行特征提取、并以多分支BP网络 作为模式识别算法的自适应模式分类器。多分支BP网络以分而治之的思想为依据，将N种模式的识别问题转换 为N个并行的两种模式识别问题，可以克服一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷。在此基础上，本文 以所设计的分类器为基础研究车型分类问题，并利用G107上的实测数据进行仿真，仿真结果表明，与采用一般 的特征提取方法和BP网络相比，基于信息熵和多分支BP网络的分类器具有更好的分类性能，且显著地减少了 训I练时间。 关键词；熵：特征提取；多分支BP网络；模式识别；车型分类 Vehicle Classificationon basedInformation Adaptive and Entropy Multi．branchBPNeural Networks Xu Jianmin，Lin Peiqun (College China ofTr蝣candCommunication?South Univ．ofTech．．Guangzhou．51064谚Chinn) Abstract：Ⅵhicleclassification iSan and in hard traffiC important process informationcollection．Featureextraction and aretwo ofthemost invehicleclassificationonthe pattern based curves recognition importantsub．processes signal ofthe transducer．An uses baseandinformationforfeature loop adaptiveclassifier,which extraction． knowledge entropy and multi-br