基于聚类支持向量机的车型识别方法研究

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基于聚类支持向量机的车型识别方法研究

何尧, 孙逸凡, 杜豫川

文章导航 > 交通信息与安全 > 2012 > 30(5): 55-59,64

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): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

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): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

HE Yao, SUN Yifan, DU Yuchuan. A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(5): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

Citation:

HE Yao, SUN Yifan, DU Yuchuan. A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(5): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

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): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

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): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

HE Yao, SUN Yifan, DU Yuchuan. A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(5): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

Citation:

HE Yao, SUN Yifan, DU Yuchuan. A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(5): 55-59,64. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

基于聚类支持向量机的车型识别方法研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.05.012

同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200092
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200092
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200092

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

中图分类号: U491
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出版历程
- 刊出日期: 2012-10-28

A Vehicle Identification Method Based on Clustering Support Vector Machine

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.
- 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

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