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基于信度分配的串行集成CMAC及其仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Albus CMAC在学习精度与存贮容量之间的矛盾,借鉴神经网络集成思想,并引入可信度的概念,提出了基于信度分配的串行集成CMAC,以提高学习系统的泛化能力和网络收敛速度。通过对复杂非线性函数的逐级降维,分步逼近,有效地提高了网络的学习精度。仿真研究进一步验证了该方案的可行性和有效性。 相似文献
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为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明：单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响. 相似文献
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