本文關(guān)鍵詞：汽車防撞安全等級的分類方法研究

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【摘要】：隨著車輛的增多,交通事故頻發(fā)。為了減少交通事故的發(fā)生,汽車防撞安全體系的研究也越來越迫切。保證行駛中車輛的安全距離是汽車防碰撞的重要因素之一。本文通過基于核的Fisher方法和區(qū)間模糊推理兩種方法對汽車行駛的安全距離數(shù)據(jù)進行分類,分類結(jié)果及時反饋給駕駛?cè)?提醒駕駛?cè)俗⒁獍踩{駛。分類是數(shù)據(jù)挖掘和模式識別中的一個重要的研究問題,為了使汽車防撞安全數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率高,運行速度快,本文實現(xiàn)了兩種方法對其進行分類,都實現(xiàn)了較好的結(jié)果。首先,基于核的Fisher方法在處理非線性數(shù)據(jù)上有很大的優(yōu)勢,在Fisher線性判別基礎(chǔ)上加入核函數(shù),該方法在高維特征空間中得到的線性最優(yōu)判別特征向量實質(zhì)為原始空間中非線性最優(yōu)判別特征向量。其基本思想,將原始訓(xùn)練樣本通過一個非線性映射變換到某一高維特征空間中,在高維特征空間中完成Fisher線性判別�；诤说腇isher方法很好將汽車防撞安全數(shù)據(jù)進行分類,實現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確率,也為汽車防撞安全數(shù)據(jù)的分類提供了一種新的方法。在MATLAB平臺上驗證了該方法的有效性。其次,在區(qū)間模糊推理方法中,在邱望仁提出的基于區(qū)間推理的模糊分類器的基礎(chǔ)上融入了權(quán)值計算,充分考慮了每個屬性對分類的貢獻程度,提出了一種新的匹配方法。該方法僅使用最大匹配性原則就可以分類,在處理一般數(shù)值型數(shù)據(jù)時,正確率高,而且對高位數(shù)據(jù)的處理不會帶來指數(shù)級的運行速度的增加。在處理汽車防撞安全數(shù)據(jù)的分類中,改進的方法比原方法的準(zhǔn)確率有很大的提高,并通過仿真驗證了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：汽車防撞安全預(yù)警系統(tǒng) 分類 核Fisher 區(qū)間模糊推理
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U461.91
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意義12-15
• 1.2.1 安全意義12-14
• 1.2.2 模式識別研究的意義14-15
• 1.3 國內(nèi)外研究發(fā)展15-18
• 1.3.1 國外發(fā)展15-16
• 1.3.2 國內(nèi)發(fā)展16-18
• 1.4 章節(jié)安排18-20
• 第2章 基于核Fisher汽車安全等級的分類20-42
• 2.1 Fisher線性判別20-27
• 2.1.1 理論基礎(chǔ)20-22
• 2.1.2 實現(xiàn)步驟22-25
• 2.1.3 Fisher線性判別在汽車防撞安全等級的分類研究中的應(yīng)用25-27
• 2.2 基于核的Fisher分類27-40
• 2.2.1 理論基礎(chǔ)27-35
• 2.2.2 核Fisher算法在汽車防撞安全等級的分類方法中的應(yīng)用35-36
• 2.2.3 實驗數(shù)據(jù)和Matlab實驗結(jié)果36-39
• 2.2.4 判別分析39-40
• 2.3 本章小結(jié)40-42
• 第3章 區(qū)間模糊集合理論基礎(chǔ)42-54
• 3.1 模糊集的基本概念42-44
• 3.1.1 傳統(tǒng)模糊集的提出與發(fā)展42-43
• 3.1.2 區(qū)間模糊集的研究與發(fā)展43-44
• 3.2 區(qū)間模糊集的定義及性質(zhì)44-46
• 3.3 區(qū)間值模糊集距離及性質(zhì)46-48
• 3.4 區(qū)間值模糊推理48-53
• 3.4.1 判斷與推理48-49
• 3.4.2 模糊推理49-52
• 3.4.3 區(qū)間值模糊推理52-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第4章 區(qū)間模糊推理的分類方法54-69
• 4.1 引言54-56
• 4.2 模糊分類器56-58
• 4.2.1 模糊分類器分類的一般步驟56-57
• 4.2.2 傳統(tǒng)模糊推理方法的不足57-58
• 4.3 區(qū)間值模糊推理算法改進部分58-62
• 4.3.1 區(qū)間模糊推理的分類算法基本思想58
• 4.3.2 權(quán)值計算58-60
• 4.3.3 區(qū)間值模糊匹配方法60-62
• 4.4 區(qū)間模糊推理步驟62-63
• 4.5 實例分析63-66
• 4.6 區(qū)間模糊推理在汽車防撞安全數(shù)據(jù)的分類66-68
• 4.7 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻71-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果77-78
• 致謝78-79

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本文編號：568210