赵丽华
- 作品数：5 被引量：24H指数：2
- 供职机构：东北师范大学物理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 输入空间自优化神经网络的研究及其在车型识别中的应用
- 神经网络是基于生理学的仿生模型，近年来，越来越多的应用于各个领域，尤以模式识别最为成功。但绝大多数的神经网络的训练过程，是在其拓扑结构不变的前提下，仅对网络的参数进行优化。也有少部分具有网络结构优化思想的网络，即级联相关...
- 赵丽华
- 关键词：神经网络BP网络U检验
- 文献传递
- 基于Web环境考试系统的设计与实现
- 该文论述了远程教学的现代手段,实现远程教学的基础技术及关键技术,即Web服务器与数据库的连接操作CGI、API、ISAPI、IAVA等方式.CGI具有跨平台性极佳、实现的编程语言多等优点,但用户请示增多时,CGI程度就会...
- 赵丽华
- 关键词：远程教学网上考试系统WWWC/S模式B/S模式
- 文献传递
- 不同车型的车辆声音与振动信号特征研究被引量：15
- 2007年
- 首先对高速公路现场采集到的两种车型共计74辆车,单辆车行驶时产生的地面振动和车外噪声信号进行AR参数模型分析,然后利用假设检验进行显著性差异检验,并对两种信号发生机理进行了初步讨论,设计了BP神经网络进行分类识别。分析结果表明,不同车型的地面振动和车外噪声信号AR模型参数具有差异性,车辆车外噪声的AR模型参数差异性远大于地面振动的AR模型参数差异性,用来作为车型识别的特征参数是可行的,其单辆车分类的正确率达80%以上。
- 王双维陈强李江魏洪峰杜丽萍赵丽华
- 关键词：车型自动分类AR模型车辆振动车外噪声BP神经网络
- 车辆运行声车型自动分类的AR模型技术被引量：1
- 2008年
- 利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,利用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别.对道路现场采集到的2种车型共计110个信号进行分析,实验结果表明,通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80%以上.
- 王双维陈强李江杜丽萍赵丽华魏洪峰
- 关键词：车型自动分类AR模型车外噪声BP神经网络
- 基于AR模型的车型自动分类技术被引量：10
- 2007年
- 利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,再用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别。本文对道路现场采集到的两种车型共计74个信号进行分析,实验结果表明:通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80%以上。
- 陈强李江王双维赵丽华魏洪峰杜丽萍
- 关键词：交通运输工程车型自动分类AR模型车外噪声BP神经网络
