基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

基于模糊识别的神经网络分类器

提出一种基于模糊识别的神经网络分类器。首先对训练样本ＸＫ进行模糊聚类，求其从属于各类别ωｉ的隶属变Ｕｗｉ（Ｘｋ）。然后利用这些训练样本和所求得的从属于各类别的隶属度，通过神经网络的学习拟合出各模式类的隶属函数，进而构造出神经网络分类器。这种方法将模糊理论与神经网络分布式联想存储的优点相结合，使无监督分类器成了有监督分类器。     

劣质桑车配件带来烦恼——希望上海大众每年公布有关配件识别标准

桑车以其60万辆的社会保有量,雄踞维修市场的轿车配件消耗量首位。20～80亿配件销售额及丰厚的利润,象磁石一样地吸引着无数经销商角逐这一市场。在当前市场经济秩序尚不规范的情况下,其鱼龙混杂的程度是可想而知, 为此,本刊不断收到读者有关伪劣产品的投诉,本期发表的仅为一例。问题是在法律法规尚不健全、执法不严的情况下,作为承担桑车售后服务的“上海大众”,如何帮助用户识别真伪,并除了以其货真价实、价廉物美的产品大量投放市场外,还应加大宣传力度,从而扩大影响,把伪劣产品赶出市场,以保护消费者利益。这是制造商义不容辞的职责。制造商不仅要做经营者,赚取利润,而且还要在政府法规及有关管理部门指导下,配合和帮助行使某些市场管理职能,使桑车配件销售规范化,让用户买得起,用得放心。这不仅具有社会效益,而且对本企业也有巨大的经济效益。以下发表一封读者投诉和一封“上海大众”致本刊的信。这可能使广大用户更能擦亮眼睛,认清灰市配件。     

识别真品菲罗多刹车片的简易办法

现在汽配市场上假冒伪劣最多的就是三滤和刹车片等常用易损配件，作为比较知名的菲多刹车片，被仿冒的几率就更大，伪劣刹车片刹车造成的噪音很大，制动距离较长，而且粘接处还容易出现裂纹，迅速磨损制动盘，经常导致刹车失灵，得寸造成交通事故，正品刹车片造成材料优良，不会过软或过硬，具有能够平衡刹车距离，使用寿命长等优点。刹车片的质量主要是由所采用的材质决定的，所以用肉眼很难辨别出优劣，车主时常上当。辨别优质的正品刹车片需要有专业的食品才能测试出来，不过还是有一些细小的区别，能让我们分辨刹车片的真伪。[编者按]     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要.研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法.对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆.然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量.选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率.对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%.相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑.      

浅谈汽车牌照识别系统及其在高速公路工作中的重要性

车牌自动识别系统在高速公路上的应用,对完善收费系统,杜绝收费漏洞,减轻收费人员的劳动强度,提高收费综合管理水平和收费水平,起到了极其重要的作用.