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  • 1 篇 长短时记忆神经网...

机构

  • 1 篇 北京市电动车辆协...
  • 1 篇 北京理工大学

作者

  • 1 篇 wang zhenpo
  • 1 篇 li da
  • 1 篇 董昊天
  • 1 篇 张照生
  • 1 篇 刘鹏
  • 1 篇 dong haotian
  • 1 篇 李达
  • 1 篇 zhang zhaosheng
  • 1 篇 liu peng
  • 1 篇 王震坡

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=长短时记忆神经网络-自适应增强算法"
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排序:
基于改进长短时记忆神经网络-自适应增强算法的多天气车辆分类方法
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汽车工程 2020年 第9期42卷 1248-1255页
作者: 李达 张照生 刘鹏 王震坡 董昊天 北京理工大学机械与车辆学院 北京100081 北京理工大学 电动车辆国家工程实验室北京100081 北京市电动车辆协同创新中心 北京100081
针对目前国内外车辆分类效果不理想和受天气影响较大的问题,本文中提出一种基于改进长短时记忆神经网络自适应增强算法(LSTM-AdaBoost)的多天气车辆分类方法,并提出一种“多层网格法”以准确地确定LSTM的超参数。首先建立地磁车辆检测... 详细信息
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