一种自适应停止的SOM神经网络及其应用
计算机时代2014年第4
一种自适应停止的SOM神经网络及其应用
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摘 要： RFID采集的车辆信息可以识别营运车辆的运行规律，采用这种方法能找出运行规律类似营运车辆的私家车，并判定为疑似非法营运车辆。应用SOM神经网络聚类时，初始化网络需要设置各种参数。为此，提出一种自适应确定网络训练次数的方法，利用权值导数来判断是否停止训练。利用UCI数据集对传统的和改进后的网络进行测试并对比，发现改进后的网络优于传统网络。最后，将改进后的网络用在车辆运行规律识别中，得到预期的效果。关键词： SOM神经网络； 网络训练； 自适应； 聚类中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）04-09-03Abstract： The vehicle information collected by RFID could identify laws of the commercial vehicles' operation. Using this approach can find out private cars which have similar operation laws， and judge them as suspected illegal vehicles. When using SOM neural network to cluster， various pa
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