【摘 要】
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为了充分利用驾驶员在道路交通信息感知、交互和车辆控制过程中的长期驾驶经验,提出了一种基于ANNI及其集成的驾驶行为规则抽取算法。首先,基于认知学习理论,建立认知型驾驶
【机 构】
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AutomotiveEngineeringResearchInstitute,SchoolofAutomotiveandTransportationEngineering,JiangsuZhixing
【基金项目】
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Project(2017YFB0102503)supported by the National Key Research and Development Program of China,Projects(U1664258,51875255,61601203)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project
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为了充分利用驾驶员在道路交通信息感知、交互和车辆控制过程中的长期驾驶经验,提出了一种基于ANNI及其集成的驾驶行为规则抽取算法。首先,基于认知学习理论,建立认知型驾驶行为模型,并进行描述和分析。然后,基于ANNI的模型和规则抽取算法(ANNI-REA)来解释驾驶行为及离散性。在不离散连续输入变量的情况下,规则具有较高的保真度和安全性。UCI标准数据集和自建驾驶行为数据集上的实验结果表明,该方法比常见的C4.5-REA、神经规则和REFNE方法准确度提高了约0.4%,简化了约10%。进一步地,仿真实验验证了
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