【摘 要】
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随着车辆保有量不断上升,人们对驾驶安全性行为的关注越来越多。行车数据隐藏了驾驶员的驾驶行为特征,所以对行车数据进行挖掘并分析驾驶员的驾驶行为成为研究热点之一。论文
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随着车辆保有量不断上升,人们对驾驶安全性行为的关注越来越多。行车数据隐藏了驾驶员的驾驶行为特征,所以对行车数据进行挖掘并分析驾驶员的驾驶行为成为研究热点之一。论文通过对车载设备收集到的行车数据进行分析和处理,提取驾驶员的驾驶特征,提出一种多层有监督训练与学习微调的DBN分类模型,以用于研究驾驶行为。最后,论文与基础DBN和BP神经网络进行实验对比,结果表明改进后的DBN分类性能较好。
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