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基于D-S理论和模糊神经网络的疲劳驾驶监测
基于D-S理论和模糊神经网络的疲劳驾驶监测
作者:
李佳玉
王仲民
邓三鹏
原文服务方:
自动化与仪表
疲劳驾驶
D-S证据理论
模糊神经网络
摘要:
该文利用D-S理论与模糊神经网络相融合,解决疲劳决策中不确定性信息难以融合问题.首先,将监测到的驾驶员驾驶过程中的生理特征参数作为模糊神经网络的输入,建立了基本概率分配函数,构建了多个生理特征对疲劳决策的识别框架.然后,利用模糊神经网络初步识别驾驶员状态,并与BP网络的识别结果对比,验证了模糊神经网络方法具有学习速度快、识别精度高等优点.最后,利用D-S理论对输入信息进行决策层级的融合,用于判定驾驶员所处的驾驶状态,为疲劳驾驶预警提供了决策依据,为降低因疲劳驾驶引发的事故提供参考依据.
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文献信息
篇名
基于D-S理论和模糊神经网络的疲劳驾驶监测
来源期刊
自动化与仪表
学科
关键词
疲劳驾驶
D-S证据理论
模糊神经网络
年,卷(期)
2016,(3)
所属期刊栏目
创意与实践
研究方向
页码范围
73-76
页数
4页
分类号
TP183
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王仲民
天津职业技术师范大学机械工程学院
56
407
9.0
18.0
2
邓三鹏
天津职业技术师范大学机械工程学院
92
220
7.0
9.0
3
李佳玉
天津职业技术师范大学机械工程学院
2
8
2.0
2.0
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版权信息
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研究主题发展历程
节点文献
疲劳驾驶
D-S证据理论
模糊神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪表
主办单位:
天津市工业自动化仪表研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9944
CN:
12-1148/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1981-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3994
总下载数(次)
0
总被引数(次)
18195
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