书目信息 |
| 题名： |
基于SVM的多信息融合技术在公交客流识别系统中的应用研究
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| 作者： | 朱方 ， 魏珺芳 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 沈阳 东北大学出版社 2018.12 |
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| 页数： | 159页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | U492.4 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 信息融合--xin xi rong he--应用--汽车运输--客流--识别系统--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-5517-2074-8 | |
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| 330 | @a本书介绍了目前比较普遍的客流识别方法, 并总结了优缺点, 提出了基于多信息融合技术的客流识别方法。多源信息融合是一个有广泛应用背景及重要理论意义的研究课题。常用的信息融合算法有加权法、Bayes法、证据组合理论、模糊逻辑、神经网络等。这些方法大多依赖于先验知识, 从而造成在小样本、高维空间情况下出现模式识别效果不佳的问题。为了解决这个问题本书将支持向量机 (SVM) 引入到多信息融合模式分类中来, 并对于支持向量机算法展开研究。根据客流识别的实际问题对于支持向量机的训练算法、快速分类算法及模型参数优化选择算法进行了改进。终将多信息融合技术引入到客流识别领域中, 构建了基于支持向量机的多信息融合模型, 应用嵌入式技术设计并实现了多功能信息采集车载终端。 | |
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| 基于SVM的多信息融合技术在公交客流识别系统中的应用研究/朱方, 魏珺芳著.-沈阳：东北大学出版社，2018.12 |
| 159页：图；24cm |
| 由中央高校基本科研业务费项目 (N172304027) 资助 |
| ISBN 978-7-5517-2074-8：CNY58.00 |
| 本书介绍了目前比较普遍的客流识别方法, 并总结了优缺点, 提出了基于多信息融合技术的客流识别方法。多源信息融合是一个有广泛应用背景及重要理论意义的研究课题。常用的信息融合算法有加权法、Bayes法、证据组合理论、模糊逻辑、神经网络等。这些方法大多依赖于先验知识, 从而造成在小样本、高维空间情况下出现模式识别效果不佳的问题。为了解决这个问题本书将支持向量机 (SVM) 引入到多信息融合模式分类中来, 并对于支持向量机算法展开研究。根据客流识别的实际问题对于支持向量机的训练算法、快速分类算法及模型参数优化选择算法进行了改进。终将多信息融合技术引入到客流识别领域中, 构建了基于支持向量机的多信息融合模型, 应用嵌入式技术设计并实现了多功能信息采集车载终端。 |
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正题名：基于SVM的多信息融合技术在公交客流识别系
索取号：U492.4/Z842
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1438132 | 214381328 | 自科库501/501自科库 58排6列3层/ [索取号:U492.4/Z842] | 在馆 | |
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