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履帶車輛駕駛訓練數據挖掘 版權信息
- ISBN：9787118123241
- 條形碼：9787118123241 ; 978-7-118-12324-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
履帶車輛駕駛訓練數據挖掘 內容簡介
履帶車輛駕駛操作對于提高車輛使用效率和使用壽命具有重要意義，而正確的駕駛操作必須依據可靠的數據分析。現階段，無論是軍方還是地方的履帶車輛駕駛數據分析，都在不同程度上屬于空白，而且已有的數據分析方法存在著難以準確描述駕駛操作特性以及難以定量評價的問題，因此，本書搶先發(fā)售系統(tǒng)地提出了履帶車輛駕駛操作數據特征分析方法，在此基礎上，還深入探討了履帶車輛駕駛操作的模式識別問題。 本書的特點是內容完整，原理和應用并重，反映了履帶車輛駕駛操作數據分析領域的近期新成果。
履帶車輛駕駛訓練數據挖掘 目錄
第1章 緒論
1．1 駕駛數據挖掘需求分析
1．2 駕駛數據挖掘關鍵技術
1．3 本書內容安排
第2章 背景知識和動作詞典
2．1 駕駛訓練操作件
2．2 駕駛訓練科目
2．3 駕駛訓練數據
2．4 駕駛動作層次化分類
2．5 單一動作詞典
2．6 協(xié)同動作詞典
2．7 組合動作和練習科目詞典
2．8 小結
第3章 單一動作模式識別
3．1 模式識別理論概述
3．2 單一動作模式識別
3．3 時間序列數據分割
3．4 單一動作編碼數據分割
3．5 小結
第4章 協(xié)同動作模式匹配與模式發(fā)現
4．1 模式匹配
4．2 文本分詞技術
4．3 換擋協(xié)同動作模式發(fā)現
4．4 換擋協(xié)同動作編碼特征分析
4．5 協(xié)同動作模式匹配
4．6 小結
第5章 協(xié)同動作數據分割
5．1 協(xié)同動作數據分割的必要性
5．2 常見的聚類算法
5．3 基于層次聚類法的組合動作數據分割
5．4 基于劃分聚類法的協(xié)同動作數據切割
5．5 小結
第6章 駕駛動作相似性評估
6．1 時間序列距離度量
6．2 協(xié)同動作的編輯距離
6．3 油門動作的動態(tài)時間彎曲距離
6．4 算法代碼
6．5 小結
第7章 行駛軌跡數據融合
7．1 車速與航跡推算
7．2 GPS運動軌跡
7．3 數據融合和卡爾曼濾波
7．4 行駛軌跡無跡卡爾曼濾波方法
7．5 小結
……
第8章 換擋技能機器學習
第9章 路徑規(guī)劃與轉向動作預測
第10章 數據挖掘成果應用
參考文獻
1．1 駕駛數據挖掘需求分析
1．2 駕駛數據挖掘關鍵技術
1．3 本書內容安排
第2章 背景知識和動作詞典
2．1 駕駛訓練操作件
2．2 駕駛訓練科目
2．3 駕駛訓練數據
2．4 駕駛動作層次化分類
2．5 單一動作詞典
2．6 協(xié)同動作詞典
2．7 組合動作和練習科目詞典
2．8 小結
第3章 單一動作模式識別
3．1 模式識別理論概述
3．2 單一動作模式識別
3．3 時間序列數據分割
3．4 單一動作編碼數據分割
3．5 小結
第4章 協(xié)同動作模式匹配與模式發(fā)現
4．1 模式匹配
4．2 文本分詞技術
4．3 換擋協(xié)同動作模式發(fā)現
4．4 換擋協(xié)同動作編碼特征分析
4．5 協(xié)同動作模式匹配
4．6 小結
第5章 協(xié)同動作數據分割
5．1 協(xié)同動作數據分割的必要性
5．2 常見的聚類算法
5．3 基于層次聚類法的組合動作數據分割
5．4 基于劃分聚類法的協(xié)同動作數據切割
5．5 小結
第6章 駕駛動作相似性評估
6．1 時間序列距離度量
6．2 協(xié)同動作的編輯距離
6．3 油門動作的動態(tài)時間彎曲距離
6．4 算法代碼
6．5 小結
第7章 行駛軌跡數據融合
7．1 車速與航跡推算
7．2 GPS運動軌跡
7．3 數據融合和卡爾曼濾波
7．4 行駛軌跡無跡卡爾曼濾波方法
7．5 小結
……
第8章 換擋技能機器學習
第9章 路徑規(guī)劃與轉向動作預測
第10章 數據挖掘成果應用
參考文獻
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履帶車輛駕駛訓練數據挖掘 作者簡介
劉義樂，男，1970年6月出生，裝甲兵工程學院博士，現任裝甲兵工程學院技術保障工程系副教授。目前主要從事裝甲車輛駕駛訓練教學以及履帶車輛駕駛操作數據分析科研工作。主持或參加了軍隊科研等項目6項，目前在研項目4項，發(fā)表學術論文20余篇；參與編寫教材2部。
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