SOM与HL融合的地铁异物分类算法

来源 :铁道标准设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：usernameing

【摘要】

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地铁站台门与列车门之间异物的检测和对异物的种类判别是保障乘客安全乘车和列车安全运行的基础。使用改进的Self-organizing Map(SOM)分别学习训练图片的数据分布和分类标签

【作者】

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刘伟铭杜逍睿李静宁郑仲星

【机构】

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华南理工大学土木与交通学院

【出处】

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铁道标准设计

【发表日期】

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2020年7期

【关键词】

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地铁异物分类 SOM Hebbian Learning PCA classification of foreign objects in metroSOMHeb

【基金项目】

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国家“十三五”重点研发计划(2016YFB1200402),2015年广东省高端装备制造产业标准编制项目

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地铁站台门与列车门之间异物的检测和对异物的种类判别是保障乘客安全乘车和列车安全运行的基础。使用改进的Self-organizing Map(SOM)分别学习训练图片的数据分布和分类标签的数据分布,再通过Hebbian Learning(HL)学习图片SOM神经元和对应标签SOM神经元之间的数学关并编码在HL矩阵中,最后以查表方式完成异物分类。研究结果表明:改进的SOM+HL模型把分类准确率从原始模型的64.44%提高到72.6%;增加PCA(Principal components analysis)模块

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