【摘 要】
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针对目前对于双离合自动变速器(Dual Clutch Transmission,DCT)汽车驾驶员起步过程中意图变化的研究有限,且现有方法的识别准确率不高这一问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的变化起步意图识别模型。根据驾驶员针对车辆反馈的反应时间,将起步过程划分为6个阶段;基于K均值聚类确定各个阶段的缓慢起步、一般起步、紧急起步这3种起步意图的界限;基于主成分分析挖掘出各
【基金项目】
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2017年度国家自然科学基金联合基金“考虑动态服役性能和驾驶行为及驾驶环境的DCT智能控制与评价方法”(U1784259)。
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针对目前对于双离合自动变速器(Dual Clutch Transmission,DCT)汽车驾驶员起步过程中意图变化的研究有限,且现有方法的识别准确率不高这一问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的变化起步意图识别模型。根据驾驶员针对车辆反馈的反应时间,将起步过程划分为6个阶段;基于K均值聚类确定各个阶段的缓慢起步、一般起步、紧急起步这3种起步意图的界限;基于主成分分析挖掘出各
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