模糊支持向量机在路面识别中的应用

• 作者: 侯杰 刘庆华 李忠国 王凯
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊隶属度 垂直载荷 路面不平度 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4836字
• 语种: 中文

摘要

利用模糊支持向量机进行路面不平度识别.针对支持向量机对样本中的噪声点和野值点特别敏感的缺点,采用将样本到类中心的距离作为样本的模糊隶属度,并结合改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化.通过对实验数据的训练扣测试,该方法的最高平均识别率提高到了77.5％,高于一般支持向量机的72.5％的识别率.数据处理表明模糊隶属度的引入强化了有效样本对分类的影响,减弱了噪声点和野值点对分类的影响,提高了路面不平度识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘庆华	江苏科技大学计算机科学与工程学院	39	184	8.0	12.0
2	李忠国	江苏科技大学机械工程学院	16	108	7.0	10.0
3	王凯	江苏科技大学机械工程学院	8	47	3.0	6.0
4	侯杰	江苏科技大学机械工程学院	1	15	1.0	1.0