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准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。 相似文献
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实际桥梁结构的整体有限元模型修正时自由度和单元数量较多,待修正参数多,有限元模型修正精度和效率低。为了提高有限元模型修正的效率,提出基于子结构的有限元模型修正方法。子结构方法是化整体分析为局部分析的方法,与直接修正大型桥梁有限元模型相比,子结构方法只需要计算每个子结构少量低阶模态,得到整体结构的特征解及特征解灵敏度,形成模型修正的目标方程和灵敏度矩阵,进而缩短模型修正时间。将基于子结构的模型修正方法用于怒江特大桥主桥(上承式钢桁拱桥)有限元模型修正,结果表明:修正后桥梁的前10阶频率与桥梁的模拟实测频率值相吻合,且模型修正时间仅为传统整体方法的56%。 相似文献
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