【摘 要】
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为了克服BP神经网络、支持向量机、K-近邻和贝叶斯等分类器通常存在训练时间长、编程和运算复杂、难以满足实时性等问题,提出了基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法,介绍了
【机 构】
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东莞职业技术学院电子工程系,华南理工大学
【基金项目】
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广东省高等学校优秀青年教师培养计划资助项目(YQ2015231)
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为了克服BP神经网络、支持向量机、K-近邻和贝叶斯等分类器通常存在训练时间长、编程和运算复杂、难以满足实时性等问题,提出了基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法,介绍了层次化分类器设计方法,并以二分“小型车”为“小客车”和“小货车”两类的C4.5决策树的构造为例,对视频车辆车型分类C4.5决策树的构造过程作了详细介绍.最后通过实验证明了该算法进行车型分类的有效性.
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