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基于典型工況和GMM算法的駕駛風(fēng)格辨識

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摘要：為提高車輛控制策略中駕駛風(fēng)格信息的利用率、燃油經(jīng)濟性及行車安全性，在大量車輛行駛數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用K-Means算法提取車輛行駛典型工況，采用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）對駕駛風(fēng)格進(jìn)行識別，利用輪廓系數(shù)評價基于典型工況GMM算法和普通GMM算法的識別效果。（剩余6354字）

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