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2010年01月26日

【期刊论文】基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别

刘晓鸿，李少昆，，索兴梅，白中英，祁之力，高世菊，赵双宁

中国家业科学，2002，35（6）：616～620，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

小麦群体特征指标是生产上判断生长动态是否合理和因苗管理的王要依据。以小麦群体绿色面积和绿色叶面积指标信息的获取为例，研究了基于图像信电构建自学习BP神经网络识别模型的技术。在用数码相机拍摄小麦群体图像，用像素标记算法进行图像分割和特征提取，用基于拉普拉斯算子的高通增强滤波技术进行图像增强处理的基础上，通过构建的BP人工神经嘲络（ANN）模型实现了群体指标的识别，准确率在85％以上，表明利用ANN技术对小麦群体特征图像识别是可行的。

小麦，群体，绿叶面积，图像识别， BP人工神经刚络

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2010年01月26日

【期刊论文】基于预测的地图匹配方法

刘晓鸿，李锐明，富立

计算机工程与应有，2003，（29）:110～112，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

地图匹配是车辆导航系统中最重要的部分。该文通过时车辆组合定位过程中的匹配方式进行具体分析，得到了通过预测进行有效匹配的方法。谊方法利用前一时刻自车的匹配信息和当前的传感器数据来预测下一时刻的自车匹配信息．较好地解决了匹配过程中车辆到不到node点和ShapeLink点的判定问题，同时也解决了匹配中找到正确的当前ShapeLink问题。在车辆组合定位系统中实际运用该模型取得了很好的效果。

ShapeLink Link Node点ShapeLink点 GPS投影定位状态跟踪状态警戒区匹配最

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2010年01月26日

【期刊论文】确定性地图匹配算法在车辆导航的应用和推广

刘晓鸿，张昊，富立

计算机应用研究，2004，（6）：117～119，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在车辆导航中，地图匹配算法通过筛选正确道路来计算和显示车辆行驶的正确位置并校正车载定位系统的误差。基于神经网络的自适应确定性地图匹配算法便是其中的一种，但该方法运算量大，不能够适应实时性要求。对确定性地图匹配算法作了一系列的改进：在各节点处选择适当固定的参数替代利用神经网络对参数进行自适应的调整，简化了车辆是否进入节点区域的判断条件，取消了在跟踪模式下的确定性值计算，从而使算法在不降低计算准确性的基础上大大减少了运算复杂度，提高了时间效率，更能够适应实时导航系统的需求。

地图匹配，自适应确定性算法，节点，定位模式，跟踪模式，道路路况

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