【摘 要】
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为提高对驾驶倾向性的辨识准确率,进行驾驶倾向性问卷表调查、模拟驾驶、人因工程测试,考虑了驾驶员的心理、生理信息,以及环境、车辆和操作信息的基础上,提出用广义神经网络
【机 构】
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山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255000
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为提高对驾驶倾向性的辨识准确率,进行驾驶倾向性问卷表调查、模拟驾驶、人因工程测试,考虑了驾驶员的心理、生理信息,以及环境、车辆和操作信息的基础上,提出用广义神经网络确定聚类中心,优化模糊c均值聚类算法,实现目标识别级信息融合的方法,对驾驶倾向性进行预测.利用实验数据对识别方法进行验证,结果表明,该算法对驾驶倾向性的预测准确率达到了85.83％,为进一步研究驾驶员倾向的动态特性提供了依据.
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