基于神经网络的客车车型分类的研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章 绪论	第11-17页
·研究背景	第11-12页
·研究现状	第12-13页
·电子不停车收费介绍	第13-15页
·本文整体构架	第15-17页
第二章 BP 神经网络	第17-25页
·人工神经网络简介	第17-18页
·BP 网络的结构和学习过程	第18-22页
·BP 网络的结构	第18-20页
·BP 网络的学习过程	第20-22页
·BP 网络的设计	第22-24页
·数据的归一化	第24-25页
第三章 特征选择与遗传算法	第25-33页
·特征选择介绍	第25-26页
·遗传算法简介	第26-27页
·遗传算法的基本概念及方法原理	第27-33页
·遗传算法的编码	第27-28页
·遗传算法的种群	第28-29页
·适应度函数	第29-30页
·遗传算法的选择、交叉、变异	第30-32页
·遗传算法的重插入和参数选择	第32-33页
第四章 支持向量机	第33-43页
·支持向量基的理论基础	第33-35页
·支持向量机的基本原理	第35-41页
·分类样本线性可分	第35-39页
·分类样本线性不可分	第39-41页
·参数寻优	第41-43页
第五章 客车车型分类结果	第43-51页
·BP 网络结合遗传算法特征选择对客车车型分类	第43-45页
·基于支持向量机的客车车型分类	第45-48页
·支持向量机对客车车型分类时参数寻优的改进	第48-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-54页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果	第54-55页
致谢	第55页