作者:蔡旻融,顾振宇,董占勋 单位:华北计算机系统工程研究所(中国电子信息产业集团有限公司第六研究所) 出版:《信息技术与网络安全》2014年第01期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFWXJY2014010220 DOC编号:DOCWXJY2014010229 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 使用非侵入行为监测技术采集了油门踏板和刹车踏板以及座椅靠背的受力信号,分析其变化规律并使用WEKA J48决策树算法建立分类模型,对误踩行为进行判断和预测。研究结果表明,利用机器学习能够归纳出油门踏板的操作特点,提供精确的误踩判断。

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