基于概率回声状态网络的混合路面识别方法.pdf

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1、汽车技术·AutomobileTechnology基于概率回声状态网络的混合路面识别方法杨明莉（商丘职业技术学院，商丘476000）【摘要】针对混合路面识别问题，提出一种基于概率回声状态网络（PESN）的辨识方法。首先将M分类问题分解成M（M-1）/2个二分类问题，利用Sigmoid函数将回声状态网络（ESN）的数值输出映射为概率输出，然后采用成对耦合法融合ESN的二分类概率，最终提取待识别路面功率谱特征，求解其分属于不同等级路面的概率。试验结果表明，PESN能够有效地识别出混合路面成分及相应比重，从而证明了PESN在混合路面识别中的有效性。主题词：混合路面路面功率谱回声状态网络神经网络控

2、制决策中图分类号：U461.4；U416.22文献标识码：A文章编号：1000-3703（2017）10-0049-05MixedRoadIdentificationMethodBasedonProbabilisticEchoStateNetworkYangMingli（ShangqiuVocationalandTechnicalCollege,Shangqiu,476000）【Abstract】TheProbabilisticEchoStateNetwork（PESN）basedidentificationalgorithmwasproposedformixedroadidentific

3、ation.FirstlyM-classifiedproblemsweredividedintoM（M-1）/2dichotomyproblems;thenSigmoidfunctionwasusedtotransformEchoStateNetwork（ESN）numericaloutputintoprobabilisticoutput;afterwardsalltheESNdichotomyprobabilitywasfusedbypairwisecoupling.Finallythepowerspectrumcharacteristicoftheroadunderrecognizin

4、gwasextracted,whichwasutilizedtosolvetheprobabilitybelongingtodifferentroadlevels.TheexperimentresultshowsthatPESNcaneffectivelyidentifythemixedroadcompositionandthecorrespondingproportion,whichprovesthevalidityoftheproposedPESNinmixedroadrecognition.Keywords:Mixedroad,Pavementpowerspectrum,ESN,Ne

5、uralnetwork,Controldecision别出混合路面的组成成分。回声状态网络（EchoState1绪论Network，ESN）作为一种新型递归神经网络，其隐含层路面不平会激起汽车的振动，影响汽车行驶的平权值通过随机方式预先生成，而只有输出层权值系数需顺性以及重要部件的疲劳寿命等。若能根据采集到的要训练得到，具有稳定性好、网络结构简单、训练速度快[6~8]路面振动、功率谱等信息，对路面等级进行估测，有利和非线性映射能力强等优点，已经在时间序列预测、[9][10]于分析汽车在不同严苛程度路面上的行驶性能。文献话务量预测、故障预测等领域得到了应用。但是，传[1]将自适应模糊神经网络

6、应用于路面识别技术中，较统的ESN不具备概率输出能力。[11]好地实现了路面的时域估测。文献[2]采用卷积神经网为此，结合Platt提出的Sigmoid后验概率映射和[3]络实现了快速路面检测。此外，BP神经网络、C均值成对耦合法，提出概率回声状态网络算法。首先将ESN[4][5]聚类算法、卷积补丁网络等方法在路面识别中也得的数值型输出结果输入Sigmoid函数，映射成概率输出，到应用。然后采用成对耦合法融合Sigmoid所有的二分类概率输但是，上述识别方法主要用于单一等级路面的辨出，最终得到多分类概率输出。概率回声状态网络别，道路有时是不同等级路面的组合，为了对混合路面（Probabil

7、isticEchoStateNetwork，PESN）利用不同等级进行识别，本文拟采用具有概率输出能力的识别模型，路面的数据作为模型训练样本，对于待识别路面数据，其能给出待识别路面分属不同等级路面的概率，从而识PESN的输出为符合不同等级路面的概率，试验结果证2017年第10期-49-杨明莉，等：基于概率回声状态网络的混合路面识别方法T明了方法的有效性。H=[u(1)u(2)…u(N)]（6）T2路面功率谱特征T=[t(