【摘 要】
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在实际驾驶中每个驾驶员的疲劳状态数据特征并不完全一致,存在个体差异性,限制疲劳驾驶模型的识别效果。基于传统支持向量机模型,提出一种融合K均值聚类的消除驾驶员个体差异
【机 构】
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苏州大学电子信息学院,苏州大学城市轨道交通学院
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在实际驾驶中每个驾驶员的疲劳状态数据特征并不完全一致,存在个体差异性,限制疲劳驾驶模型的识别效果。基于传统支持向量机模型,提出一种融合K均值聚类的消除驾驶员个体差异性的模型,在训练支持向量机模型前,首先提取每位驾驶员的疲劳聚类中心和清醒聚类中心,然后用这些聚类中心代替原始训练数据作为支持向量机模型的输入。通过多次对比试验测试,结果证明提出的方法相比传统的模型识别率有了较好的提高,达到了80%的识别效果,模型工作所需时间也大大缩短,耗时为原来的十分之一。
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