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驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的 驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数 g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM 模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和 96.3%.与决策树C4.5 和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和 F1值等模型性能方面均优于其他2 种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态, 可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据. 相似文献
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