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——介绍Python的基础操作,通过示例进行编程展示;——讲解信号处理基础,通过Python编程对小波理论、小波包理论等信号处理技术进行编程;——介绍机器学习的模型及原理,并运用Python编程来实现;——分析驾驶行为,运用小波理论和小波包理论等对脑电信号进行处理、分析并提取特征参数,将提取的特征参数输入到深度学习模型中,对驾驶意图进行识别;——对深度学习驾驶意图识别模型进行仿真验证,将驾
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大数据及其在交通运输中的应用 大数据技术,Python编程,交通流,交通运输,机器学习,深度学习
●大数据技术基础理论知识:大数据的特征、分类、框架结构等。●Python编程基础知识:各种模块的讲解,并配以实操案例。●机器学习模式识别:机器学习的类型、机器学习的基础数学知识、树和随机森林算法、KNN算法、贝叶斯理论、支持向量机等模型和原理以及具体的Python代码实现。●深度学习基础知识及应用:深度学习的微积分基础、线性代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。●深度学习的交通流预测研究:交通流理论基础、交通流统计分布特性的基本理论知识、交通流数据预处理、深度学习的交通流预测等。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787122386670 Author 作者 李敏,刘碧龙 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 180页 Publisher 出版社 化学工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书主要介绍了Python基础知识、信号处理技术、机器学习基础、深度学习的驾驶意图识别、驾驶意图人机融合。书中运用小波理论、小波包理论、主成分分析法等对信号进行处理,并通过Python实现;介绍了深度学习模型循环神经网络、LSTM模型;同时还介绍了输入脑电信号对驾驶意图识别的试验,识别后的驾驶意图可运用到自动驾驶领域,辅助保障行车安全。本书可帮助读者更好地理解基于信号技术的深度学习的驾驶意图识别,更深入地理解并掌握人机融合的
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深度学习的驾驶意图识别 李敏,刘碧龙 著 化学工业出版社【正版】 电子发票,请确认收货以后联系在线客服
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