58、无监督特征选择与交通车辆分类计数系统研究

无监督特征选择与交通车辆分类计数系统研究

在数据处理和交通控制等领域，特征选择和车辆分类计数是两个重要的研究方向。下面将分别介绍无监督特征选择的免疫多目标优化算法，以及用于交通控制应用的车辆分类计数系统。

无监督特征选择的免疫多目标优化算法

无监督特征选择旨在从大量特征中挑选出最具代表性和区分性的特征，同时最小化使用的特征数量和衡量聚类性能的标准。传统方法常将多个评估指标组合成一个目标函数，但这种方式可能会丢失一些重要信息。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于免疫遗忘多目标优化算法的无监督特征选择方法。该方法将无监督特征选择视为一个组合优化问题，利用带遗忘策略的多目标免疫克隆算法来寻找更具区分性的聚类特征和合适的聚类数量。

实验结果表明，该方法在合成数据和真实数据集上都展现出了潜力。不过，目前仅取得了一些初步成果，后续研究将聚焦于该方法在遥感图像分割中的应用。

交通控制应用中的车辆分类计数系统

在交通控制领域，自动、可靠且高效地对车辆进行分类和计数对于维护交通安全和流畅至关重要。随着技术的发展，基于拍摄序列的系统因其灵活性、可维护性和低成本等优势，逐渐受到企业的青睐。然而，一些企业为了控制成本，使用了低帧率的设备，这给计算机系统分析图像序列带来了很大挑战。

为了解决这一问题，研究人员开发了一个能够实时处理低帧率图像序列的交通控制机器学习系统。该系统由两个主要子系统组成：
1. 车辆分类系统 ：基于标准的前馈神经网络（NN），使用反向传播学习规则进行训练。其输入是来自固定摄像头的图像序列，系统将图像解释为像素矩阵，通过分析连续图像序列提取背景，并