基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究

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基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究

马勇, 杨煜普, 许晓鸣

文章导航 > 自动化学报 > 2002 > 28(3): 363-370

马勇, 杨煜普, 许晓鸣. 基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究. 自动化学报, 2002, 28(3): 363-370.

引用本文:

马勇, 杨煜普, 许晓鸣. 基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究. 自动化学报, 2002, 28(3): 363-370.

MA Yong, YANG Yu-Pu, XU Xiao-Ming. Neural Network Modeling Based on FCM Clustering and its Application to Intelligent Driving. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(3): 363-370.

Citation:

MA Yong, YANG Yu-Pu, XU Xiao-Ming. Neural Network Modeling Based on FCM Clustering and its Application to Intelligent Driving. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(3): 363-370.

马勇, 杨煜普, 许晓鸣. 基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究. 自动化学报, 2002, 28(3): 363-370.

引用本文:

马勇, 杨煜普, 许晓鸣. 基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究. 自动化学报, 2002, 28(3): 363-370.

MA Yong, YANG Yu-Pu, XU Xiao-Ming. Neural Network Modeling Based on FCM Clustering and its Application to Intelligent Driving. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(3): 363-370.

Citation:

MA Yong, YANG Yu-Pu, XU Xiao-Ming. Neural Network Modeling Based on FCM Clustering and its Application to Intelligent Driving. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2002, 28(3): 363-370.

基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究

1.
河南新飞电器有限公司,新乡;
2.
上海交通大学智能控制研究室,上海

通讯作者:
马勇

中图分类号: TP18
计量
- 文章访问数: 2765
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 1999-09-08
- 刊出日期: 2002-03-20

Neural Network Modeling Based on FCM Clustering and its Application to Intelligent Driving

1.
Henan Xinfei Electric CO.,Lid.,Xinxiang;Intelligent Control Research Institute,Shanghai Jiaotong University,Shanghai

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Corresponding author: MA Yong

摘要: 首先对模糊c-均值聚类算法进行了分析,然后把改进的FCM算法和RBF神经网络结合起来建模,得到一种映射能力较强的自组织RBF神经网络.最后把它应用到智能驾驶中对驾驶员的熟练程度和疲劳程度进行识别,得到了满意的结果.
- 模糊c-均值聚类 /
- RBF神经网络 /
- 监督学习 /
- 自组织
Abstract: The fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is analyzed in this paper. Then a self-organizing RBF neural network using improved FCM algorithm is proposed to increase the mapping ability. The neural network is applicable to intelligent driving, which is tested on the experimental data of the drivers' proficiency and fatigue with satisfactory results.
- Fuzzy c-means clustering /
- RBF neural network /
- supervised learning /
- self-organizing

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