9、深度学习在数据分类与驾驶员疲劳检测中的应用

深度学习在数据分类与驾驶员疲劳检测中的应用

基于信念理论的深度神经网络分类器

在数据分类领域，研究人员提出了一种基于信念理论的深度神经网络分类器。该分类器旨在处理不精确和不确定的数据，具有减少错误率和过拟合的优势。

1. 数据集应用
   • 该方法被应用于多个不同的数据集，包括鸢尾花数据集、葡萄酒数据集、心律失常数据集和人工数据集等。这些数据集来自UCI机器学习库，是机器学习领域的基准数据集。
   • 以鸢尾花数据集为例，它包含150个样本，分为3个类别（鸢尾花维吉尼亚、鸢尾花变色、鸢尾花刚毛），具有4个特征（萼片长度和宽度、花瓣长度和宽度）。在训练阶段，使用k - 均值聚类算法从每个类别中选择不同的原型。

2. 人工神经网络对鸢尾花数据集的分类
   | 隐藏层节点数 | 训练准确率（%） | 测试准确率（%） | 参数数量 |
   | — | — | — | — |
   | 10, 5, 3, 3 | 89.63 | 56.8 | 135 |
   | 15, 10, 5, 5, 3 | 84.45 | 73.5 | 308 |
   | 20, 15, 10, 3 | 83.7 | 86.6 | 608 |
   | 25, 20, 15, 3 | 88.15 | 93.3 | 1008 |

   从表格中可以看出，随着隐藏层节点数的增加，人工神经网络的参数数量也会增加，由于过拟合，整体准确率会下降。
   3. 不同数据集的错误率和不精确率