基于蟻群優(yōu)化模糊C均值聚類算法的疲勞駕駛研究
關(guān)鍵詞：駕駛行為 模糊c均值聚類 蟻群聚類算法 模式識(shí)別
摘要：通過收集大數(shù)據(jù)對(duì)汽車駕駛員的疲勞特征和疲勞參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí),根據(jù)學(xué)習(xí)的參數(shù)將駕駛員的疲勞程度進(jìn)行分類,提出了蟻群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法。在初步聚類中運(yùn)用蟻群聚類產(chǎn)生聚類中心和簇的個(gè)數(shù),提供給模糊C均值聚類;利用模糊C均值聚類再次進(jìn)行聚類,克服了單個(gè)聚類算法的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明:文中方法比一般方法具有更好的性能和聚類效果。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別功能可以識(shí)別疲勞駕駛類別。
湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)雜志要求:
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