履带车辆驾驶训练数据挖掘--聚文网

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内容简介

《履带车辆驾驶训练数据挖掘》基于车辆自主驾驶技术体系和海量实车训练数据，用常见的驾驶行为模型和数据挖掘技术来识别、分析和解释履带车辆驾驶动作，研究了动作识别、训练评估和驾驶技能机器学习三类关键技术，为实现履带车辆驾驶训练过程的数字化描述、自动化评估和智能化指导提供了分析方法和基准数值。《履带车辆驾驶训练数据挖掘》可作为履带车辆驾驶训练教学人员和信息系统开发人员的重要参考资料，也可作为车辆驾驶教学的辅助教材。

作者简介

刘义乐，男，1970年6月出生，装甲兵工程学院博士，现任装甲兵工程学院技术保障工程系副教授。目前主要从事装甲车辆驾驶训练教学以及履带车辆驾驶操作数据分析科研工作。主持或参加了军队科研等项目6项，目前在研项目4项，发表学术论文20余篇；参与编写教材2部。

第1章绪论
1.1 驾驶数据挖掘需求分析
1.2 驾驶数据挖掘关键技术
1.3 本书内容安排
第2章背景知识和动作词典
2.1 驾驶训练操作件
2.2 驾驶训练科目
2.3 驾驶训练数据
2.4 驾驶动作层次化分类
2.5 单一动作词典
2.6 协同动作词典
2.7 组合动作和练习科目词典
2.8 小结
第3章单一动作模式识别
3.1 模式识别理论概述
3.2 单一动作模式识别
3.3 时间序列数据分割
3.4 单一动作编码数据分割
3.5 小结
第4章协同动作模式匹配与模式发现
4.1 模式匹配
4.2 文本分词技术
4.3 换挡协同动作模式发现
4.4 换挡协同动作编码特征分析
4.5 协同动作模式匹配
4.6 小结
第5章协同动作数据分割
5.1 协同动作数据分割的必要性
5.2 常见的聚类算法
5.3 基于层次聚类法的组合动作数据分割
5.4 基于划分聚类法的协同动作数据切割
5.5 小结
第6章驾驶动作相似性评估
6.1 时间序列距离度量
6.2 协同动作的编辑距离
6.3 油门动作的动态时间弯曲距离
6.4 算法代码
6.5 小结
第7章行驶轨迹数据融合
7.1 车速与航迹推算
7.2 GPS运动轨迹
7.3 数据融合和卡尔曼滤波
7.4 行驶轨迹无迹卡尔曼滤波方法
7.5 小结
第8章换挡技能机器学习
8.1 换挡技能
8.2 换挡品质
8.3 SVM算法
8.4 换挡技能机器学习
8.5 小结
第9章路径规划与转向动作预测
9.1 背景知识
9.2 转向路轨迹规划
9.3 履带车辆转向特点
9.4 转向动作理论规划
9.5 转向动作预测规则
9.6 小结
第10章数据挖掘成果应用
10.1 驾驶动作参数统计
10.2 驾驶动作训练考核
10.3 实车驾驶训练考核
10.4 驾驶智能教练
10.5 小结
参考文献

履带车辆驾驶训练数据挖掘

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