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利用自组织RBF神经网络对驾驶员主动安全性因素进行辨识。对网络进行训练时，首先由改进FCM算法根据输入样本内部关系确定RBF参数并通过一个聚类合理性函数控制聚类个数，然后根据网络映射性能对RBF参数细调并对输出权值学习。利用本文给出的网络成功地对驾驶员的熟练程度进行了识别。
自组织RBF神经网络对驾驶员主动安全性因素的辨识
【摘 要】
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利用自组织RBF神经网络对驾驶员主动安全性因素进行辨识。对网络进行训练时，首先由改进FCM算法根据输入样本内部关系确定RBF参数并通过一个聚类合理性函数控制聚类个数，然后根
【机 构】
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上海交通大学自动化研究所,上海交通大学内燃机与汽车工程研究所
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2001年1期
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