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遗传神经网络文献资料
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遗传神经网络在尿沉渣识别中的应用
在使用数字图像处理和模式识别技术进行智能识别过程中,特征提取和优选成为识别率问题的关键.本文给出了一个尿沉渣显微图像识别系统,重点阐述了遗传神经网络的原理和其在尿沉渣细胞分类的特征优选中的作用,实验表明使用遗传神经网络算法可以找到优特征子集,简化分类器的设计,提高分类效率,终得到满意的尿沉渣识别效果.
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基于有限元仿真和遗传神经网络的轿车-行人事故重构
目的 为充分利用轿车-行人碰撞中行人损伤信息对事故过程进行重构,提出采用有限元仿真和遗传神经网络逆向推导轿车-行人事故中碰撞参数的新方法.方法 利用Hyperworks和LS-DYNA软件进行不同碰撞速度(25、40、55 km/h)和接触角度(背面、左侧、正面、右侧)的碰撞仿真,获取行人头部伤害指标(head injury criterion,HIC)和胸壁大运动速度.根据损伤生物力学判据分析行人头部及胸部的损伤程度,并以行人头部和胸部损伤程度以及位置信息作为预测变量,采用遗传神经网络求取碰撞参数的预测值.后利用两起具有确切碰撞参数的轿车-行人视频案例对该方法进行验证.结果 两起视频案例中轿车碰撞行人速度分别为54、49 km/h,行人接触轿车角度均为180°.根据行人损伤信息得到轿车碰撞行人速度的预测值分别为51、43 km/h,行人接触轿车角度的预测值分别为184°和169°,两起事故重构准确度分别为0.94和0.88.结论 利用行人损伤信息可以准确有效地对轿车-行人事故中的碰撞参数进行预测,既能为轿车-行人交通事故成因分析及责任认定提供新的方法,也为进一步提高轿车-行人碰撞中行人头部及胸部损伤的防治效果提供了理论依据.
