10.3969/j.issn.1004-9037.2014.01.022
模糊支持向量机在路面识别中的应用
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.
模糊隶属度、垂直载荷、路面不平度、粒子群优化
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TP18(自动化基础理论)
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
2014-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
146-151