基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高速公路瀝青路面裂縫分類識別技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著高速公路建設的飛速發(fā)展，路面檢測工作變得越來越繁重，自動化路面檢測技術的研究與應用具有重要的意義。本文在國內外對路面裂縫分類識別技術研究成果的基礎上，對高速公路瀝青路面裂縫分類識別技術進行了深入的研究。論文的主要工作和研究成果有以下幾個方面： 1.提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別技術設計路面裂縫分類識別的方法。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡能夠快速地完成分類所需要的大量復雜的計算，同時其克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部最小的缺點，提高了網(wǎng)絡的

2、穩(wěn)定性。 2.提出了一種改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡WRAN學習算法。該算法根據(jù)最新的誤差信息優(yōu)化網(wǎng)絡資源，實現(xiàn)了網(wǎng)絡結構的精簡，從而保證了網(wǎng)絡的泛化能力，同時其采用了滑動窗口的思想，使網(wǎng)絡對學習參數(shù)變化具有較好的魯棒性，并更易收斂。將此算法應用于路面裂縫分類識別，既降低了網(wǎng)絡結構的復雜度，又提高了分類識別的正確率，同時還保證了分類識別的穩(wěn)定性。 3.歸結了圖像特征提取的原則。選擇垂直投影、水平投影、裂縫子塊總數(shù)和歐拉數(shù)作為提取

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