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基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法被引量：5: 2012年; 针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.; 梁军沙志强陈龙; 关键词：综合交通运输人工神经网络

MFA-DMFS:一种新的多分类器融合方法及其应用研究被引量：1: 2012年; 针对分类器的构建,在保证基分类器准确率和差异度的基础上,提出了采用差异性度量特征选择的多分类器融合算法(multi-classifier fusion algorithm based on diversity measure for feature selection,MFA-DMFS)。该算法的基本思想是在原始特征集中采用Relief特征评估结果按权值大小选择特征,构造特征子集,通过精调使各特征子集间满足一定的差异性,从而构建最优的基分类器。MFA-DMFS不但能提高基分类器的准确率,而且保持基分类器间的差异,克服差异性和平均准确率之间存在的相互制约,并实现这两方面的平衡。在UCI数据集上与基于Bagging、Boosting算法的多分类器融合系统进行了对比实验,实验结果表明,该算法在准确率和运行速度方面优于Bagging和Boosting算法,此外在图像数据集上的检索实验也取得了较好的分类效果。; 梁军陈龙汪若尘胥正川胥杜杰; 关键词：分类器融合图像检索

基于车联网信息融合多Agent方法的交通事件检测被引量：5: 2014年; 针对当前交通事件发生过程及状态自动识别的不足,围绕车联网道路交通信息所体现出的新特性,提出基于多Agent的车联网信息融合方法(VIFMA)。通过在多Agent间引入决策关联矩阵进行信息交互,将车联网道路交通信息融合建模为Agent决策问题,从而实现对交通事件的自动检测。仿真试验结果表明:VIFMA能较好地区分出交通事件发生过程中自由流、拥堵加剧和拥堵消散3类状态,揭示拥堵加剧状态与拥堵消散状态之间存在一定的'粘黏';对比试验显示VIFMA具有更良好的容错性能和平稳特性。; 梁军沈伟国蒋焱李世浩陈龙; 关键词：交通工程车联网信息融合智能体道路交通

越野汽车机动性评价中车速的确定被引量：6: 2012年; 为评价越野车辆的机动性能,研究了在不同路面状况下车速的计算方法。通过分析不同典型路况下车辆行驶时的受力特征,建立了包括车辆结构和路面状况参数的车辆速度计算模型,进行了计算和相应的试验。结果表明,在各种路况下的计算值都与试验值保持良好的一致性,说明应用建立的模型能较准确地反映汽车的行驶速度,为评价车辆的机动性能提供依据。; 姚明何建清何仁商高高; 关键词：车辆机动性车速路面状况

基于马尔科夫随机场和鲁棒误差函数的半监督分类研究: 2010年; 为了克服由错误标记样本所引发的问题,提出半监督分类器模型。从标记数据和未标记数据中学习得到决策准则,并在马尔科夫随机场中,运用一个新的基于鲁棒误差函数的能量函数,分别设计基于迭代条件模型和马尔科夫链蒙特卡罗的两种算法来推断标记样本和未标记样本的类别。实验结果表明这两种方法对于现实世界的数据集来说是高效的,并具有很好的鲁棒性。; 梁军陈龙周卫琪陶文倩姚明胥正川; 关键词：马尔科夫随机场

眼镜遮挡下的正面人脸识别被引量：5: 2011年; 针对眼镜遮挡对人脸识别影响较大这一问题,提出一种从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。首先利用主成分分析和独立成分分析法对输入的戴眼镜人脸进行重建,对比重建人脸和输入人脸,从而提取眼镜遮挡区域;然后经过迭代误差补偿合成相应的无眼镜人脸;最后考虑到合成图像的特殊性,使用改进的特征加权方法实现人脸识别。实验结果表明,利用提出的人脸重建和特征加权方法进行戴眼镜人脸识别,正确率可以达到91%,优于传统方法。; 林庆马伟阳单平平詹永照梁军; 关键词：人脸识别特征加权主成分分析

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江苏省自然科学基金(BK2010339)