现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少,该研究以路怒情绪为研究对象,利用模拟驾驶系统建立数据集,通过分析驾驶员语音的频谱特征,将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstral ...现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少,该研究以路怒情绪为研究对象,利用模拟驾驶系统建立数据集,通过分析驾驶员语音的频谱特征,将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)特征参数融合构成特征参数向量,利用萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化PNN神经网络(probabilistic neural networks)并构建识别模型,实现驾驶员路怒情绪的识别。实验结果表明,在相同神经网络下,改进MFCC融合特征提取方法相比传统MFCC特征提取方法具有更好的抗噪性。同时,FA-PNN模型的识别准确率为93.0%,相比传统PNN模型提高了11个百分点;F1-Score值为0.9328,提高了0.1047。该研究论证了语音信号处理技术对驾驶员路怒情绪识别的可行性,为汽车主动安全驾驶预警研究提供了新方法。展开更多
基于过程神经网络(procedure neural network,PNN)建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based i mmunealgorithm,VD-IA)相结合的PNN训练方法...基于过程神经网络(procedure neural network,PNN)建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based i mmunealgorithm,VD-IA)相结合的PNN训练方法。根据PNN在三角函数正交基展开形式下的数学模型,推导出适用于VD-IA的优化问题模型,采用一种自适应策略加快了VD-IA的收敛速度。基于Mackey-Glass混沌序列检验了该方法的有效性,将该方法与BP训练方法、改进粒子群优化(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)算法进行了对比分析。仿真结果表明,基于VD-IA的PNN训练方法可以获得较优的结果,且获得泛化性能较好的PNN模型。展开更多
