【摘 要】
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该文借鉴模糊控制的推理能力和神经网络的学习行为着重研究了智能控制的一个重要分支;基于模糊控制和神经网络协作和融合的软计算技术的智能控制理论及其在智能驾驶中的应用.
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该文借鉴模糊控制的推理能力和神经网络的学习行为着重研究了智能控制的一个重要分支;基于模糊控制和神经网络协作和融合的软计算技术的智能控制理论及其在智能驾驶中的应用.模糊系统和神经网络协作和融合集成的模糊神经网络可以依赖较少的经验规则,通过系统自身的评价、学习和适应机制来完成控制系统结构与参数的自调整,以使系统的运行性能能够适应环境的变化.实际上,如何提高模糊系统的动态适应和学习能力如何提高神经网络学习效率以使其能用于实时控制等,一直是困扰基于模糊神经网络的智能控制系统设计的主要问题.该文正是针对这些问题,对基于模糊控制和神经网络等软计算技术的智能控制进行了研究.近来,有关轿车行驶安全性的智能驾驶的研究不断得到发展,该文首次利用模糊聚类和神经网络融合技术对驾驶员主动安全性因素进行评价,并且对整个"人-车-路综合系统"的主动安全性进行了研究.基于神经网络和模糊控制等软计算技术的智能控制理论研究方兴未艾,许多问题尚待进一步探讨.最后该文指出了进一步的研究工作,展望了基于软计算技术的智能控制未来的发展方向.
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