汽车防撞安全等级的分类方法研究

发布时间：2017-07-20 13:17

  本文关键词：汽车防撞安全等级的分类方法研究

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【摘要】：随着车辆的增多,交通事故频发。为了减少交通事故的发生,汽车防撞安全体系的研究也越来越迫切。保证行驶中车辆的安全距离是汽车防碰撞的重要因素之一。本文通过基于核的Fisher方法和区间模糊推理两种方法对汽车行驶的安全距离数据进行分类,分类结果及时反馈给驾驶人,提醒驾驶人注意安全驾驶。分类是数据挖掘和模式识别中的一个重要的研究问题,为了使汽车防撞安全数据的分类准确率高,运行速度快,本文实现了两种方法对其进行分类,都实现了较好的结果。首先,基于核的Fisher方法在处理非线性数据上有很大的优势,在Fisher线性判别基础上加入核函数,该方法在高维特征空间中得到的线性最优判别特征向量实质为原始空间中非线性最优判别特征向量。其基本思想,将原始训练样本通过一个非线性映射变换到某一高维特征空间中,在高维特征空间中完成Fisher线性判别。基于核的Fisher方法很好将汽车防撞安全数据进行分类,实现了较高的准确率,也为汽车防撞安全数据的分类提供了一种新的方法。在MATLAB平台上验证了该方法的有效性。其次,在区间模糊推理方法中,在邱望仁提出的基于区间推理的模糊分类器的基础上融入了权值计算,充分考虑了每个属性对分类的贡献程度,提出了一种新的匹配方法。该方法仅使用最大匹配性原则就可以分类,在处理一般数值型数据时,正确率高,而且对高位数据的处理不会带来指数级的运行速度的增加。在处理汽车防撞安全数据的分类中,改进的方法比原方法的准确率有很大的提高,并通过仿真验证了该方法的有效性。
【关键词】：汽车防撞安全预警系统 分类 核Fisher 区间模糊推理
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U461.91
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12-15
• 1.2.1 安全意义12-14
• 1.2.2 模式识别研究的意义14-15
• 1.3 国内外研究发展15-18
• 1.3.1 国外发展15-16
• 1.3.2 国内发展16-18
• 1.4 章节安排18-20
• 第2章 基于核Fisher汽车安全等级的分类20-42
• 2.1 Fisher线性判别20-27
• 2.1.1 理论基础20-22
• 2.1.2 实现步骤22-25
• 2.1.3 Fisher线性判别在汽车防撞安全等级的分类研究中的应用25-27
• 2.2 基于核的Fisher分类27-40
• 2.2.1 理论基础27-35
• 2.2.2 核Fisher算法在汽车防撞安全等级的分类方法中的应用35-36
• 2.2.3 实验数据和Matlab实验结果36-39
• 2.2.4 判别分析39-40
• 2.3 本章小结40-42
• 第3章 区间模糊集合理论基础42-54
• 3.1 模糊集的基本概念42-44
• 3.1.1 传统模糊集的提出与发展42-43
• 3.1.2 区间模糊集的研究与发展43-44
• 3.2 区间模糊集的定义及性质44-46
• 3.3 区间值模糊集距离及性质46-48
• 3.4 区间值模糊推理48-53
• 3.4.1 判断与推理48-49
• 3.4.2 模糊推理49-52
• 3.4.3 区间值模糊推理52-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第4章 区间模糊推理的分类方法54-69
• 4.1 引言54-56
• 4.2 模糊分类器56-58
• 4.2.1 模糊分类器分类的一般步骤56-57
• 4.2.2 传统模糊推理方法的不足57-58
• 4.3 区间值模糊推理算法改进部分58-62
• 4.3.1 区间模糊推理的分类算法基本思想58
• 4.3.2 权值计算58-60
• 4.3.3 区间值模糊匹配方法60-62
• 4.4 区间模糊推理步骤62-63
• 4.5 实例分析63-66
• 4.6 区间模糊推理在汽车防撞安全数据的分类66-68
• 4.7 本章小结68-69
• 结论69-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果77-78
• 致谢78-79

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本文编号：568210