基于认知活动链的驾驶员行为建模及仿真
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·驾驶员行为模型研究现状与发展趋势 | 第9-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-15页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 驾驶员任务集聚认知活动链研究 | 第17-24页 |
| ·多源信息融合的基本原理 | 第17-18页 |
| ·多源信息融合的层次结构 | 第18-20页 |
| ·数据级融合 | 第18-19页 |
| ·特征级融合 | 第19页 |
| ·决策级融合 | 第19-20页 |
| ·驾驶行为认知结构和认知活动链 | 第20-22页 |
| ·驾驶行为认知结构 | 第20页 |
| ·心理—物理认知活动链 | 第20-22页 |
| ·认知活动链的仿真实现机理 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于灰关联熵理论的驾驶决策影响因子研究 | 第24-34页 |
| ·灰关联熵分析基本原理 | 第25-27页 |
| ·确定映射量 | 第25页 |
| ·计算灰关联系数 | 第25-26页 |
| ·计算灰关联熵 | 第26-27页 |
| ·评定熵关联度 | 第27页 |
| ·应用实例 | 第27-33页 |
| ·实验设计及数据采集 | 第27-30页 |
| ·定性分析 | 第30-31页 |
| ·定量计算 | 第31-32页 |
| ·结论 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于决策树的驾驶行为决策机制 | 第34-41页 |
| ·基于 ID3 分类算法的决策树理论 | 第34-36页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·ID3 决策树分类算法 | 第35-36页 |
| ·驾驶决策识别模型 | 第36-40页 |
| ·数据采集 | 第36-37页 |
| ·驾驶决策分类树 | 第37-38页 |
| ·驾驶决策识别规则库 | 第38-40页 |
| ·应用实例 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于非参数回归的车辆运行执行机制 | 第41-54页 |
| ·非参数回归基本原理 | 第41-48页 |
| ·多元非参数回归模型 | 第42-47页 |
| ·k 最近邻估计法 | 第47-48页 |
| ·基于非参数回归的车辆跟驰模型 | 第48-49页 |
| ·应用实例 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 综合认知序贯活动模型的应用 | 第54-61页 |
| ·研究目的 | 第54页 |
| ·实验设计 | 第54-56页 |
| ·车道控制逻辑 | 第56页 |
| ·系统仿真 | 第56-57页 |
| ·车道控制信号的仿真评价 | 第57-60页 |
| ·初步仿真结果 | 第57-58页 |
| ·中间流量的仿真结果 | 第58-59页 |
| ·仿真评价 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结及展望 | 第61-64页 |
| ·本文的独到之处及创新点 | 第61-62页 |
| ·进一步研究的建议 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第72-74页 |
