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      智能汽車目標(biāo)識別方法的研究

      2015-12-12 10:22:03
      汽車文摘 2015年1期
      關(guān)鍵詞:概念學(xué)習(xí)汽車智能

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      智能汽車目標(biāo)識別方法的研究

      探討了一種更高的抽象層次的學(xué)習(xí)方法,即系統(tǒng)級學(xué)習(xí)方法。該方法源于人類和靈長類動物處理信息的模式,這種模式更加強(qiáng)調(diào)更高的抽象層次的處理過程。該模式甚至違反直覺地認(rèn)為新概念學(xué)習(xí)可以在較高的抽象層次上開始,形成的新概念在處理層次結(jié)構(gòu)中以自上而下的方式傳播。從實(shí)用的角度來看,系統(tǒng)級的學(xué)習(xí)具有良好的性能,對學(xué)習(xí)算法進(jìn)行操作的數(shù)據(jù)是低維的,而且前處理階段數(shù)據(jù)不受噪聲的影響。

      在復(fù)雜環(huán)境和不良處理條件下,通過顯示檢測對象具體值的方式來匯總信息。所提出的方法可以通過各種方式進(jìn)行擴(kuò)展,從而盡可能地將所有可用的信息來源應(yīng)用到智能汽車中。智能汽車目標(biāo)識別方法研究的內(nèi)容如下:①將額外的傳感器應(yīng)用到系統(tǒng)級的學(xué)習(xí)理念中,作為假設(shè)的信息來源;②只使用預(yù)定義的系統(tǒng)級數(shù)量(SLQs)沒有實(shí)際意義,添加了一個額外的學(xué)習(xí)層,可以得出有意義的系統(tǒng)級數(shù)量,將被測物體的距離與視網(wǎng)膜對物理對象的大小很好地結(jié)合;③將實(shí)際世界的感知系統(tǒng)代表人類行為特征。

      刊名:Neurocomputing(英)

      刊期:2012年第94期

      作者:Alexander Gepperth et al

      編譯:王維

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