《表2 实验结果对比：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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在总样本集中抽取850个作为训练集，85个作为测试集，分布组成如表2所示.重复5次，分别进行训练和测试.以识别正确率平均值作为主要实验结果评价指标.对于选定的警戒参数ρ，经约200次的样本集训练，网络输出稳定，但依然存在样本的车型类别划分错误.表2所示ART2训练错误栏中，有6种车型平均约14个样本发生类别错误，约占总样本的2%，平均正确率为98.0%，说明该聚类网络难以区分这些样本.提高警戒值参数可能分离部分这些样本成为新的类别，但网络的稳定性损失严重，因此这些折中是必要的.测试实验中，平均约5个样本识别车型错误，正确率为93.9%.测试时禁止网络继续学习和调整权值.