| 基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类EI北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 朱冰蒋渊德邓伟文杨顺何睿苏琛.基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类EI北大核心CSCD[J].汽车工程,2018(11):1317-1323. |
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| 作者姓名： | 朱冰蒋渊德邓伟文杨顺何睿苏琛 |
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| 作者单位： | 1.吉林大学130025; |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2016YFB0100904)、国家自然科学基金(51775235,U1564211)和吉林省自然科学基金(20170101138JC)资助. |
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| 摘 要： | 为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。
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| 关 键 词： | 驾驶习性 聚类 KL散度 高斯混合模型 蒙特卡洛算法 |
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