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91.
驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对用单一眼动参数评价驾驶员视觉搜索模式存在片面性和较大误差等不足,提出运用模糊理论,将驾驶员的注视持续时间、水平方向视角、垂直方向视角、扫视幅度和扫视速度5个主要表征参数综合起来进行评价的方法。通过真实交通环境中的实车试验,记录驾驶员行驶过程的眼动数据,建立模糊相似矩阵和模糊等价矩阵,依据聚类样本驾驶员的驾驶里程确定最佳阈值,将样本驾驶员视觉搜索模式分为4类,并以每类驾驶员视觉搜索模式特征为判别标准,运用择近原则对其他驾驶员的视觉搜索模式进行识别和评价。结果表明:所提出的驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法有效且可靠。 相似文献
92.
IntroductionThe learning approaches of neural network canusually be distinguished into three classes:su-pervised learning,unsupervised learning and re-inforcement learning.The supervised learningscheme has the highest efficiency but requiresthe learning systems to provide with desired out-puts.Obviously,it is very difficultin many cas-es.Unsupervised learning methods constructin-ternal models at capture regularities in their in-puts without receiving any additional informa-tion.Therefore,its … 相似文献
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