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基于智能手机的出行方式识别系统的设计和实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究的背景和意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要研究内容第14-15页
    1.4 论文的组织结构第15-16页
第二章 交通方式识别关键技术研究第16-28页
    2.1 交通方式识别概述第16-18页
    2.2 定位技术研究第18-21页
        2.2.1 基站定位技术第18-19页
        2.2.2 GPS定位技术第19-21页
        2.2.3 A-GPS定位技术第21页
    2.3 典型识别算法研究第21-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于改进随机森林的交通方式识别第28-40页
    3.1 随机森林算法第28-31页
    3.2 算法比较第31-36页
    3.3 随机森林算法的改进第36-39页
        3.3.1 随机森林算法存在的问题第36页
        3.3.2 随机森林算法改进第36-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于智能手机的交通方式识别系统设计第40-64页
    4.1 系统概述第40-41页
    4.2 系统模型构建第41-53页
        4.2.1 数据采集第41-44页
        4.2.2 特征提取第44-47页
        4.2.3 基于改进随机森林算法的模式识别第47-50页
        4.2.4 特征量有效性的验证第50-51页
        4.2.5 模型简化第51-53页
    4.3 系统总体设计第53-54页
    4.4 系统软硬件开发环境第54页
    4.5 系统详细设计第54-62页
        4.5.1 交互模块详细设计第55-56页
        4.5.2 存储模块详细设计第56-58页
        4.5.3 数据采集模块详细设计第58-59页
        4.5.4 特征提取模块详细设计第59-60页
        4.5.5 方式判别模块详细设计第60-61页
        4.5.6 主控制模块详细设计第61-62页
    4.6 本章小结第62-64页
第五章 基于智能手机的交通方式识别系统测试第64-70页
    5.1 系统界面测试第64-66页
    5.2 系统功能测试第66-68页
    5.3 交通方式识别结果测试第68-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-73页
    6.1 全文总结第70-71页
    6.2 对进一步研究工作的展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
附件第78页

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