Verfügbarkeit: Ein Klassifikationsansatz zur fertigkeitsbasierten Verhaltensmodellierung beim Autofahren

Ein Klassifikationsansatz zur fertigkeitsbasierten Verhaltensmodellierung beim Autofahren:

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Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Grashey, Stephan (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	1999
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adam_text	UNIVERSITAET DER BUNDESWEHR MUENCHEN FAKULTAET FUER LUFT- UND RAUMFAHRTTCCHNIK INSTITUT FUER SYSTEMDYNAMIK UND FLUGMECHANIK EIN KLASSIFIKATIONSANSATZ ZUR FERTIGKEITSBASIERTEN VERHALTENSMODELLIERUNG BEIM AUTOFAHREN DIPL.-ING. STOPLIAN GRASHEY VOLLSTAENDIGER ABDRUCK DER VON DER FAKULTAET FUER LUFT- UND RAUMFALLRTTOCHNIK DER UNIVERSITAET DER BUNDESWEHR MUENCHEN ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES EINES DOKTOR-INGENIEURS (DR.-ING.) GENEHMIGTEN DISSERTATION. VORSITZENDER DES PROMOTIONSAIISSCHUSSES: PROF. DR.-ING. W. STAUDACHCR 1. BERICHTERSTATTER: PROF. DR.-ING. R. ONKEN 2. BERICHTERSTATTER: PROF. DR. II.-P. KRUEGER TAG DER PRUEFUNG: 21. JULI 1999 MAISACH, DEN 27. SEPTEMBER 1999 ULB DARMSTADT 16647438 INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 2 BISHERIGE ANSAETZE ZUR MODELLIERUNG DES FAHRERVERHALTENS 7 2.1 UEBERSICHT . . . 7 2.2 REGELUNGSTECHNISCHE MODELLE 9 2.3 ALTERNATIVE MODELLE 12 2.4 DAS FAHRERMODELL AUF BASIS VON FUZZY-ART 14 2.4.1 METHODIK 14 2.4.2 WUERDIGUNG DES ANSATZES 19 2.5 ZUSAMMENFASSUNG 20 3 KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 23 3.1 GRUNDLAGEN 24 3.2 STATISTISCHE KLASSIFIKATORCN 26 3.2.1 BAYES SCHER KLASSIFIKATOR 28 3.2.2 MAXIMUM-LIKELIHOOD KLASSIFIKATOR 29 3.2.3 ABSTANDSKLASSIFIKATORCN 30 3.3 FUNKTIONALE NAEHERUNG DER SCHAETZFUNKTION 31 3.3.1 POLYNOMKLASSIFIKATORCN 32 3.3.2 MULTI-LAYER-PERCEPTRON 35 3.3.3 RADIALE-BASISFUNKTIONEN-NETZE 37 3.4 UNUEBERWACHTES LERNEN: EM-VERFAHREN UND VEKTORQUANTISIERUNG 39 4 DAS STATISTISCHE LERN- UND KLASSIFIKATIONSVERFALLREN ZUR MODELLIERUNG DES FERTIGKEITSBASIERTEN FAHRERVERHALTENS 41 4.1 BESTIMMUNG DER KLASSENZUGEHOERIGKEIT BEI DER FAHRCRMODCLLIERUNG 41 4.2 AUSWAHL DES K1ASSIFIKAT.IONSANSAT.ZCS 43 I II INHAI/RSVRILZRCICHNIS 4.3 TRAINING DES KLASSIFIKATORS 46 4.4 BEHANDLUNG UNERWUENSCHTER UND UNBEKANNTER MUSTER . . . 48 4.5 BESTIMMUNG DER FAHRCRHANDLUNG UND MERKMALSSELEKTION 49 4.5.1 FAHRERHANDLUNG 50 4.5.2 MERKMALSSELEKTION 52 4.6 ZUSAMMENFASSUNG DES ALGORITHMUS 54 5 DER GESAMTANSATZ AUS REGELBASIERTEM FAHRERMODELL UND STATISTISCHEIN LERN- UND KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 57 5.1 DAS RCGELBASICRTC.FAHRERMODELL 57 5.1.1 UEBERSICHT 57 5.1.2 UNTERTEILUNG DES SITUATIONSRAUMS 59 5.1.3 LAENGSFUEHRUNG 61 5.1.4 QUERFUEHRUNG 63 5.2 KONFIGURATION DER MERKMALSVEKTOREN 65 5.3 BESTIMMUNG DER QUANTISIERUNGSKENNLINIE 68 5.4 AUFBAU DES GESAMTSYSTEMS 69 6 BEURTEILUNG DER KLASSIFIKATION 73 6.1 KLASSIFIKATIONSGUETC 73 6.2 ANALYSE DER KLASSIFIKATION 75 6.2.1 EINDIMENSIONALER MERKMALSRAUM 77 6.2.2 ZWEIDIMENSIONALER MORKMALSRAUM 80 7 ERGEBNISSE 85 7.1 VALIDATION 85 7.1.1 UEBERSICHT 85 7.1.2 NACHWEIS DER NORMALVERTEILUNGSHYPOTHESE 88 7.1.3 ADAPTION DES FAHRERMODELLS 90 7.1.4 GUETE DES TRAINIERTEN FAHRERMODELLS 93 7.2 ANALYSE 105 7.2.1 TRAININGSZUSTAND 105 7.2.2 FAHRERKLASSIFIZIERUNG 109 8 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 113 INHALTSVERZEICHNIS III A SYMBOLE UND ABKUERZUNGEN 117 B KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN FUER DIE LAENGSFUEHRUNG 119 C KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN FUER DIE QUERFUEHRUNG 125 LITERATURVERZEICHNIS 133
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