《表1 阈值选择实验:基于电磁感应的道路车辆车型在线分类方法研究》

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《基于电磁感应的道路车辆车型在线分类方法研究》


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选择合适的警戒参数ρ,是构建ART2分类器网络的关键.ρ取值不同则输出单元的个数即类别模式的个数不同,警戒值越高输出类别数越多.通过判断分类的准确性和网络结构的稳定性来折中选择警戒阈值.分类准确性指一种类别模式中包含的车辆只属于同一种车型;稳定性通过反复输入样本和改变输入顺序来考察样本被聚类的类别模式是否改变来衡量.将所有训练样本输入网络,所获得的全部竞争获胜单元输出就是所有的聚类类别.取不同警戒值进行选择实验,输入全部训练样本训练网络一次,改变输入顺序,重复实验5次取平均值,结果如表1所示.其中正确率是可正确分类的类别中样本个数与总数之比,模式变化率是指在改变输入顺序情况下输出类别发生变化的样本数与总数之比.表1数据并非训练网络的最终输出结果.