基于模糊支持向量机的单向变速决策模型研究

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摘要：汽车的智能驾驶决策问题是近年来机器学习领域的研究热点之一。驾驶员在驾驶过程中，通常会受到多种环境因素的影响，倘若驾驶员无法快速处理这些信息并做出正确的判断，无疑会弓l起安全事故。为此，在合理简化的前提下，基于驾驶决策行为以及影响驾驶决策相关环境因素的研究分析，将模糊理论和软间隔支持向量机理论相结合，提出了基于模糊支持向量机的单向变速决策模型。该模型旨在针对实时周边环境，为车辆驾驶员提供变速决策建议，帮助驾驶员更加高效地制定出安全的驾驶策略。仿真实验结果表明，相较于传统的支持向量机模型，建立于隶属函数之上的模糊支持向量机模型具有较高的决策正确率和较好的可拓展性，可为车辆驾驶员提供合理、安全的决策建议。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97969A/201707/672628668.html

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关键词：支持向量机 决策模型 向量机 cqvip 环境因素 单向变速决策模型 模糊理论 软间隔支持向量机 隶属函数