一种自适应停止的SOM神经网络及其应用
辆。在识别过程中采用了SOM神经网络对各种车辆进行聚类，从而识别运行规律与营运车辆类似的私家车，并将其标记为疑似非法营运车辆，提高交通行政执法人员的目的性和执法效率。所谓自组织映射网络（SOM）是由芬兰学者Kohonen教授在1981年提出的，也称作Kohonen网络[1]。网络通过把复杂、多维的输入数据投射到一维或者二维的输出空间来进行对复杂数据的研究。SOM网络的应用和研究都非常广泛，例如利用模糊概率SOM神经网络来进行人脸识别[2]，利用改进的自组织网络进行概率密度估计与分类[3]，设计自生长的批处理SOM网络以及确定它的停止条件[4]，这里的停止条件是指获胜者的近邻加权平均失真误差发生收敛时停止训练网络等。项目前期得到RFID点采集到的信息包含：车辆车牌号、车辆经过时间和经过地点，再将数据导入SQL Sever数据库进行数据的预处理，处理后得到的数据包括：车辆车牌号，统计周期内的车辆平均通过时间、通过时间的方差、通过时间间隔、通过时间间隔的方差、通过频次、
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