| 基于聚类支持向量机的车型识别方法研究 |
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| 引用本文： | 何尧,孙逸凡,杜豫川.基于聚类支持向量机的车型识别方法研究[J].交通信息与安全,2012,30(5):55. |
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| 作者姓名： | 何尧 孙逸凡 杜豫川 |
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| 作者单位： | 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海200092 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目上海市浦江人才计划资助项目 |
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| 摘 要： | 地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征.利用Filter-Filter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式特征评估,即采用改进的ReliefF算法挑选最适合车型分类的不冗余特征,再建立Top-K机制的交叉验证搜索最优特征组合.引入基于聚类支持向量机(C-SVM)的车型分类算法,并采用微粒群算法对C-SVM算子中的核函数参数和惩罚系数进行了优化,构建了微粒群优化的C-SVM车型分类器.实验结果显示该车型分类方法能显著提高数据挖掘的效率,机器学习的能力,并且具备较高的车型分类准确率.
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| 关 键 词： | 地磁检测器 车型分类 特征选择 ReliefF算法 聚类支持向量机 微粒群算法 |
A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine |
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