论文摘要
为能够在复杂背景下更高效识别路面裂缝,通过加入自适应因子对人工蜂群（Artificial bee colony,ABC）算法的搜索位置和概率选择进行改进,利用改进的ABC算法去优化BP神经网络的权值与阈值,建立一种改进的ABC-BP混合神经网络路面裂缝识别算法。实验结果表明,该方法在收敛速度和准确度上优于基本的ABC-BP算法和BP算法,准确率、召回率和综合评价指标都超过了95%,验证了算法的通用性与有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谭卫雄,王育坚,李深圳
关键词: 自适应因子,人工蜂群算法,神经网络,路面裂缝识别
来源: 铁道科学与工程学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 北京联合大学信息学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61572077,61871038)
分类号: U418.66
DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.12.012
页码: 2991-2998
总页数: 8
文件大小: 1568K
下载量: 178
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