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已找到 12 条结果
- 基于Boosting的智能车辆多类障碍物识别北大核心CSCDCSTPCD摘要:提出一种基于Boosting集成学习的二叉树支持向量机(BBT-SVM).根据城区交通环境中各类障碍物的出现概率、模式间的类间差异,设计适用于智能车辆障碍物识别的SVM树型结构.对每个节点SVM分类器采用Boosting集成学习方法进行改进,减少差错积累误差,提高分类精度和泛化能力.实验结果表明,该方法能有效地对城区交通场景中6类常规障碍物模式进行实时在线识别.
- 一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究CSCDCSTPCD
- 鲢神经肽Y基因的克隆及其在禁食-恢复投喂条件下的表达特征分析北大核心CSCDCSTPCD
- 三峡库区鲌属鱼类线粒体COⅠ基因遗传多样性的初步分析北大核心CSCDCSTPCD
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