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从机动车安全预警的角度,以有效识别侵犯性驾驶行为为目的,针对传统BP算法学习效率低、收敛速度慢等缺点,提出一种基于PCA与自适应学习速率的BP网络改进识别算法.首先借助人因系统及汽车驾驶平台进行仿真实验,获取驾驶人生理-心理及车辆运行数据集,然后利用主成分分析提取其特征指标,继而应用自适应学习速率BP网络改进算法对驾驶行为进行识别.结果表明:驾驶员呼吸、肌电、速度、油门、车道线偏距以及发动机转速受驾驶行为的影响较大;识别精度为96.17%,对比自适应学习速率BP网络算法、BP网络算法,算法能明显减小训练迭代次数、提高识别精度. 相似文献
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403.
运用磁流体力学数值模拟程序和磁流体力学-回旋动理学混合模拟程序对EAST(Experimental Advanced Superconducting Tokamak)装置上具有内部输运垒(ITB)高约束运行模式下的离散阿尔芬本征模(αTAE,α是等离子体压强梯度的参数)进行模拟研究。结果表明:在EAST上ITB以内的芯部区域存在丰富的αTAE,且在运行参数下多支αTAE被激发为不稳定模式。在EAST上预演的稳态运行方案中,αTAE分布在了更大的径向范围内,强的负磁剪切,减少了ITB局域内的αTAE。模拟对比了DIII-D装置和中国聚变工程试验堆(CFETR)上与EAST预演方案具有相似运行条件下的αTAE。结果发现与EAST上类似,在DIII-D与CFETR中,同样由于强的负磁剪切,在ITB内的强磁剪切区域并不存在αTAE。在CFETR核心区域出现了更高频率的αTAE,且在高能量粒子条件下激发出了更丰富的αTAE。 相似文献
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