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基于蚁群优化模糊C均值聚类算法的疲劳驾驶研究

鲁明; 王彬; 刘东儒; 胡颖雁 池州职业技术学院机电技术系; 安徽池州247000

关键词:驾驶行为 模糊c均值聚类 蚁群聚类算法 模式识别 

摘要:通过收集大数据对汽车驾驶员的疲劳特征和疲劳参数进行学习,根据学习的参数将驾驶员的疲劳程度进行分类,提出了蚁群优化的模糊C均值聚类算法。在初步聚类中运用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,提供给模糊C均值聚类;利用模糊C均值聚类再次进行聚类,克服了单个聚类算法的缺点。仿真结果表明:文中方法比一般方法具有更好的性能和聚类效果。利用BP神经网络模式识别功能可以识别疲劳驾驶类别。

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