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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雨昂 李瑞贤 李勇祥
基于驾驶数据，驾驶行为分析方法能够获得隐藏的驾驶行为信息，进而实现驾驶风格识别等应用。随着传感器技术的发展，先进驾驶辅助系统需分析的驾驶数据的规模和维度不断增加，这提升了驾驶行为分析结果的有效性和普适性，但也给数据分析工作带来了挑战。因此，准确高效的驾驶行为分析方法对于先进驾驶辅助系统的作用越发重要。针对大规模、高维驾驶数据集，提出了一种基于“序贯稀疏自编码器”与高斯混合模型的驾驶行为分析方法。首先，为了有效提取驾驶数据的低维特征，该方法改进了稀疏自编码器在预训练阶段的损失函数，降低了模型参数易落到局部最优的风险。然后，该方法基于线性映射将提取到的驾驶特征映射到颜色空间，实现了驾驶行为的可视化。最后，该方法使用高斯混合模型对提取到的驾驶特征进行聚类，实现了驾驶风格识别。基于真实驾驶数据的验证结果表明，所提算法可以提取到比传统算法更有区分度的驾驶特征，并在轮廓系数等性能指标下都取得了更好的驾驶风格识别效果。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
车敏 王丽亚
有效的早期诊断对孤独症有着重大意义。为此，提出一种综合考虑遗传因素及环境因素预测孤独症严重程度的方法。根据儿童孤独症评定量表（CARS），从孤独症门诊收集了样本集，建立基于栈式稀疏自编码器结合Softmax分类器的预测模型，并与常用的决策树、支持向量机方法进行了比较。经过试验证明，所提出的基于栈式稀疏自编码器的模型预测孤独症严重程度的准确率最高。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈洁 刘斌斌 赵姝 张燕平
图自编码器模型作为网络表示学习的代表性方法,在链路预测和节点分类任务方面性能表现优异。然而,图自编码器模型在处理社区发现任务时通常只考虑局部节点连边的重建而忽略了社区全局结构的影响,尤其是在多个社区存在重叠节点的情况下,难以准确判断节点归属关系和社区分布。针对此问题,该文提出了一种面向重叠社区发现的无监督模块度感知图自编码器模型(modularity-aware graph autoencoder model for overlapping community detection, GAME), GAME采用一种高效的模块度损失函数,该函数在网络嵌入过程中保留社区关系的同时,能重构损失并更新编码器的参数,以提高模型针对重叠社区发现任务的性能,进而将GAME得到的社区隶属度矩阵以概率节点形式进行社区分配。该文提出的GAME在10个公开数据集上进行实验验证,并与主流的基于表示学习的重叠社区发现模型进行对比。实验结果表明:在归一化互信息(normalized mutual information, NMI)评估指标下, GAME模型性能优于主流模型,证明该模型有效。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘树栋 张嘉妮 陈旭
随着推荐系统的研究与发展,人们越来越关注个性化服务信息的准确推送,而对于推荐中数据稀疏的问题,传统评分信息协同推荐的方法很大程度上不能解决。因此人们将一些上下文信息引入到推荐系统中,而蕴含用户偏好的评论文本信息也被广泛用于缓解数据稀疏和冷启动的问题。自编码器作为一种无监督学习方法,在异常检测、人脸识别、数据增强和数据生成等领域具有优秀的表现,其中变分自编码器可以通过神经网络学习用户和项目潜在特征的分布。目前较少有研究利用用户评论信息融合的变分自编码器实现评论感知的推荐,本文提出一种评论感知的异构变分自编码推荐模型。首先,通过注意力机制和神经网络将评论上下文信息引入变分自编码器中,保留变分自编码器对评分信息潜在特征分布的学习,并在早期和后期两阶段进行特征融合,构建多模态的异构变分自编码器模型。其次,针对多模态模型训练,进一步优化引入复合先验项和平衡系数计算项。实验结果表明,本文模型在召回率和归一化折损累计增益评价指标上都优于其他对比模型。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
吴祥佑
基于UBI车险被保险人的驾驶行为数据,构建了分析索赔次数影响因素的有序分类logistic模型,实证结果表明,高速行驶、急加速、违章次数和行驶里程数对出险索赔有显著的正向影响;急刹车和急转弯对出险索赔次数存在不显著的影响,其中急刹车将降低而急转弯则将提高出险次数。基于logistic模型所预测的被保险人在各索赔水平上的概率分布,可获得消除了运气扰动的期望索赔次数,以具体被保险人的期望索赔次数与全体被保险人平均索赔次数的比值为权重,可对车险实施较现行NCD定价更优的基于驾驶行为的定价。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
韦孟洲 莫毅 王彰云
基于LSTM网络建立了识别周围车辆驾驶意图和车辆轨迹预测的自动驾驶车辆的运动规划模型。利用基于路况基本信息的NGSIM数据集,对所建立的运动规划模型的可靠性进行了实验验证。结果表明:所建立的自动驾驶车辆运动规划模型可以实现对周围环境的准确判别,实现自动驾驶车辆行驶路径的精确指引。研究结果为自动驾驶视觉方面的准确规划提供了参考。
关键词：
运动规划模型 自动驾驶车辆 LSTM网络
[期刊] 保险研究
[作者]
孟生旺 黄一凡
随着车联网技术的发展和我国商业车险费率改革的不断深化,有关驾驶行为保险的研究受到越来越多的关注。驾驶行为保险主要从车联网数据中提取驾驶行为风险因子为汽车保险定价。与传统的风险因子相比,驾驶行为风险因子与保险索赔之间具有更强的因果关系,能够有效改善车险费率厘定结果的准确性和合理性。汽车保险的定价模型包括出险概率模型、索赔次数模型、索赔金额模型和累积损失模型,在实际应用中,需要根据数据的特点选择不同的模型组合来厘定汽车保险的费率。本文主要基于从车联网数据中提取的驾驶行为风险因子建立出险概率的预测模型,具体包括随机森林模型、神经网络模型和XGBoost模型,探讨它们在出险概率预测中的应用效果,并与传统的Logistic回归模型进行比较。实证研究结果表明,与传统的承保风险因子相比,驾驶行为风险因子对于出险概率的预测更加重要和有效;与传统的预测模型相比,XGBoost模型对于出险概率的预测能力更强。基于XGBoost模型的预测结果,可以对驾驶行为风险因子的相对重要性进行排序,从而为驾驶行为保险的承保、定价和理赔提供参考依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何慧
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商品属性特征,利用高斯模型构建了商品类型偏好模型。然后基于用户的评分矩阵,利用矩阵分解建立用户对未评分商品的偏好预测模型。最后融合用户商品类型偏好和商品偏好,产生推荐结果。实验结果表明,与其他解决数据稀疏性的推荐算法相比,提出的算法不但可以显著的提高推荐精度,且可以有效的减少候选商品数量,提高计算效率。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张婷茹 范娜 张伟
将交通流微观仿真系统和虚拟驾驶系统结合,提出并实现了驾驶员-智能体交通流混合仿真系统。介绍了混合系统开发的思路和多机数据传输方法,从平缓换道、转向灯闪烁和系统时间校准三个方面对混合系统进行了改善。最后利用混合系统对微观仿真模型的准确性进行了检验,结果表明在允许误差范围为5%时,跟驰模型可以准确地预测跟驰行为,换道模型的准确性仍然有待于提高。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
胡子谦 王登辉 胡瑞 董万静 丁幼春
为了解决轮式联合收获机在水稻收获作业中操作繁琐及作业质量和效率低的问题，通过采集熟练驾驶员驾驶时收获机位姿信息和驾驶员操作信息，运用神经网络构建了拟人驾驶模型并设计了一种基于拟人驾驶模型的联合收获机导航控制器。根据收获作业需求设计了一种田间套行作业路径规划方法，在保证转弯精度的同时，较好的完成收获作业；与传统PID和常规纯追踪模型相比，拟人驾驶模型控制收敛速度快0.42 s、超调减小0.04 m，具有收敛速度快、超调小等特点。路面直角路线转向试验结果表明，当联合收获机行驶速度分别为0.62、0.82、1.02 m/s时，转弯后超调量不大于0.039 m，在不同行驶速度下仍具有较高的鲁棒性。田间试验结果表明，联合收获机在水稻田中以0.6、0.8、1.0 m/s的速度前进时，直角转向导航跟踪转向后超调量分别不大于0.082、0.086、0.092 m，直线跟踪部分平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034 m。试验结果表明，所设计的拟人驾驶模型导航控制器，能较好的完成水稻收获作业自动导航，为水稻生产无人收获提供技术支撑。
[期刊] 物流技术
[作者]
周红梅 蔡曼 卢健明 邓自闯
２００４－２０１４年我国女性驾驶员数量的增长速度明显快于男性，其危险驾驶行为导致的交通事故也持续增加。为更好地了解女性驾驶员，减少交通事故的发生，对女性驾驶行为进行问卷调查，分析女性心理特征、驾驶行为特性、对驾驶新技术的适应性和其它危险驾驶行为的影响因素。调查结果表明，女性危险驾驶行为主要有四个影响因素，一是女性对驾驶新技术的适应性差；二是易受情绪影响；三是不良的驾驶习惯；四是驾驶熟练程度不够。
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
蒋硕然 陈亚瑞 秦智飞 杨巨成
高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.
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