模糊支持向量机在路面识别中的应用

摘要：

利用模糊支持向量机进行路面不平度识别.针对支持向量机对样本中的噪声点和野值点特别敏感的缺点,采用将样本到类中心的距离作为样本的模糊隶属度,并结合改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化.通过对实验数据的训练扣测试,该方法的最高平均识别率提高到了77.5％,高于一般支持向量机的72.5％的识别率.数据处理表明模糊隶属度的引入强化了有效样本对分类的影响,减弱了噪声点和野值点对分类的影响,提高了路面不平度识别率.

关键词：模糊隶属度、垂直载荷、路面不平度、粒子群优化

所属期刊栏目：29

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51008143;江苏省汽车工程重实验室开放基金QC201005;江苏政府留学奖学金资助项目

在线出版日期：2014-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：146-151