公开(公告)号：CN104504462A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201410760641.7

申请日：2014-12-11

Applicant: 南昌大学

Inventor： 徐秋莹 ,  杨明朗 ,  刘卫东 ,  吴江 ,  姚玉云 ,  晏合敏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/02

CPC classification number: G06F17/5095 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 基于改良灰色BPNN和马氏链的汽车形态进化趋势预测方法，以某品牌汽车为例，提取进化过程中出现的各代汽车侧面轮廓线，并输入软件得到其BEZIER曲线特征点坐标及坐标数据。具体实施步骤是：采用改良后的灰色模型，完成对汽车形态特征点进化曲线的粗略拟合；以拟合值作为输入值，实测值作为目标值，对BP神经网络(BPNN)进行训练，训练后的网络可以对特征点进化趋势作出量化预测；在此基础上，借助马氏链划分系统状态，修正预测结果以提高精度。该组合方法具有更高的精度和可靠性，因此具有潜在的应用价值。

公开(公告)号：CN104504462B

公开(公告)日：2017-06-30

申请号：CN201410760641.7

申请日：2014-12-11

Applicant: 南昌大学

Inventor： 徐秋莹 ,  杨明朗 ,  刘卫东 ,  吴江 ,  姚玉云 ,  晏合敏

IPC: G06F17/50 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/02

Abstract: 基于改良灰色BPNN和马氏链的汽车形态进化趋势预测方法，以某品牌汽车为例，提取进化过程中出现的各代汽车侧面轮廓线，并输入软件得到其BEZIER曲线特征点坐标及坐标数据。具体实施步骤是：采用改良后的灰色模型，完成对汽车形态特征点进化曲线的粗略拟合；以拟合值作为输入值，实测值作为目标值，对BP神经网络(BPNN)进行训练，训练后的网络可以对特征点进化趋势作出量化预测；在此基础上，借助马氏链划分系统状态，修正预测结果以提高精度。该组合方法具有更高的精度和可靠性，因此具有潜在的应用价值。