国家自然科学基金(69674023)
- 作品数：6 被引量：179H指数：4
- 相关作者：许晓鸣马勇卓斌杨煜普欧海涛更多>>
- 相关机构：上海交通大学山东大学更多>>
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- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 城市交通控制研究的新发展被引量：69
- 2000年
- 本文首先对城市交通控制的发展进行了简要综述 ,在此基础上对国内外交通控制研究的新发展进行了全面详尽的分析 ,对彻底解决城市交通问题进行了研究 。
- 欧海涛张文渊张卫东许晓鸣
- 关键词：城市交通控制公共交通多智能体
- 汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析被引量：84
- 2000年
- 将驾驶员主动安全性的辨识分成熟练、疲劳程度两个独立的部分进行评价 ,并在实验的基础上 ,通过抽取与驾驶员熟练、疲劳程度相关联的特征参数的方法 ,按照实验统计结果划分成模糊子集 .通过 3个分层的模糊神经网络分别对驾驶员的熟练、疲劳程度和综合的主动安全性进行辨识和分析 ,对各个子网络采用改进的 BP算法进行学习和训练 ,达到许用误差后 。
- 石坚吴远鹏卓斌马勇许晓鸣
- 关键词：驾驶员汽车交通事故
- 一类再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用被引量：2
- 2000年
- 考虑到神经网络学习算法的特点 ,给出了一种基于再励学习的自组织模糊 CPN,它结合了自组织模糊 CPN和再励算法的优点 ,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习 ,学习效率高 ,控制结构简单 .可以不要求受控对象的学习模型 ,实现在线控制 ,应用在倒车模型中仿真结果展示了所设计系统的良好控制性能 .
- 马勇杨煜普许晓鸣石坚卓斌吴远朋
- 关键词：再励学习模糊控制
- 高速公路交通流的RBF神经网络建模被引量：16
- 2000年
- 在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 。
- 欧海涛张文渊杨煜普许晓鸣
- 关键词：高速公路交通流RBF神经网络
- 自组织RBF神经网络对驾驶员主动安全性因素的辨识被引量：7
- 2001年
- 利用自组织 RBF神经网络对驾驶员主动安全性因素进行辨识。对网络进行训练时 ,首先由改进 FCM算法根据输入样本内部关系确定 RBF参数并通过一个聚类合理性函数控制聚类个数 ,然后根据网络映射性能对 RBF参数细调并对输出权值学习。
- 马勇杨煜普许晓鸣石坚卓斌
- 关键词：轿车驾驶员RBF神经网络自组织
- FCMAC实现的再励学习稳定控制系统设计被引量：2
- 2001年
- 给出了一种通过再励算法调节网络权值的再励模糊ＣＭＡＣ网络，然后针对一类非线性系统， 提出了一种基于此网络的稳定控制系统。控制结构中采用滑模控制使状态到达设计的切换面，保证 系统的稳定，另外，用基于再励学习的模糊ＣＭＡＣ作为补偿控制器减弱系统不确定部分的影响。最 后仿真实例表明了所给算法的有效性。
- 陈涌马勇陈涛
- 关键词：滑模控制FCMAC数学模型
