【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人驾驶，特别是涉及一种驾驶行为分类器参数选取方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能理论的进步，无人驾驶汽车相关技术也迅速发展。无人驾驶汽车是一种具备多种功能（如环境感知、行为决策和自适应控制）的强大系统。其中，行为决策被认为是无人驾驶汽车的“大脑”，他决定了汽车行驶的安全性和合理性。在无人驾驶汽车中，使用支持向量机算法（svm）分类器可以对驾驶行为进行分类，帮助决策模块做出准确的决策。
2、传统的svm分类器的分类效果在一定程度上受其参数选取的影响。传统的svm分类器可分为线性支持向量机和非线性支持向量机。对于非线性支持向量机来说，径向基核函数（radial basis function，rbf）中的宽度参数控制了函数的径向作用范围，会影响样本数据的复杂度。其值越大，影响越小；其值越小，影响越大。为了解决实际问题中会存在小部分样本数据与整体样本数据的特征不相符的问题，传统的svm分类器中引入了惩罚因子，用来惩罚被错误分类的样本。的值越大，允许被错误分类的样本越少，...
【技术保护点】
1.一种驾驶行为分类器参数选取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个混沌映射中选取最优混沌映射，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始种群进行迭代处理，得到当前混沌映射下所述初始种群对应的全局最优值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在当前迭代中对所述初始种群的所有个体进行变异、交叉和选择处理，得到当前迭代的最优值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种驾驶行为分类器参数选取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个混沌映射中选取最优混沌映射，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始种群进行迭代处理，得到当前混沌映射下所述初始种群对应的全局最优值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在当前迭代中对所述初始种群的所有个体进行变异、交叉和选择处理，得到当前迭代的最优值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，赵子健，马铖君，曲逸，张宇轩，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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