马勇
- 作品数：14 被引量：149H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程理学更多>>
- 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
- 一类复杂系统的稳定模糊滑模自适应控制被引量：4
- 2001年
- 对一类复杂过程对象给出了模糊控制系统的设计方法 .用标准模糊系统对过程对象的不确定部分进行估计 ,得到一个基本控制器 ,根据该基本控制器的输出误差设计参数的学习律 ;当控制器的输出误差收敛到一定范围时 ,再由基于动态规则库的自适应模糊控制系统补偿建模误差 .结果表明 。
- 杨煜普马勇许晓鸣
- 关键词：模糊滑模控制自适应控制复杂系统闭环稳定性
- 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
- 混合算法实现的RBF神经网络及在模式辨识中应用被引量：6
- 2000年
- 把模糊聚类算法和 RBF神经网络结合起来 ,得到一种基于混合算法的 RBF神经网络 .首先由改进的 FCM算法确定神经网络结构 ;然后利用监督学习对网络参数进一步优化 ,并对输出权值调整 .使网络不仅具有最优的拓扑结构 ,而且又具有较强的映射能力 .对驾驶员的疲劳程度进行识别 。
- 杨煜普马勇许晓鸣
- 关键词：模糊聚类RBF神经网络无监督学习
- 基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究被引量：7
- 2002年
- 首先对模糊 c-均值聚类算法进行了分析 ,然后把改进的 FCM算法和 RBF神经网络结合起来建模 ,得到一种映射能力较强的自组织 RBF神经网络 .最后把它应用到智能驾驶中对驾驶员的熟练程度和疲劳程度进行识别 。
- 马勇杨煜普许晓鸣
- 关键词：FCM神经网络建模智能驾驶模糊C-均值聚类自组织
- 运用模糊神经网络对驾驶员安全因素的判别被引量：1
- 1999年
- 在人、车和路集成的复杂系统进行建模和控制中，人模块一直是难点所在，本文通过对一种模糊神经网络驾驶员的安全因素进行识别，取得了满意的结果，对轿车行驶的主动安全性研究有一定积极意义。
- 马勇许晓呜杨煜普杨煜普卓斌
- 关键词：驾驶员模糊神经网络
- 基于T-S模型的稳定自适应FNN控制器的设计被引量：6
- 2001年
- 对一类不确定非线性系统 ,提出一种基于 T- S模型的自适应 FNN控制器 .首先用权值固定的 FNN作为非线性系统的近似模型 ,然后再应用自适应 FNN逼近建模误差 ,并引入滑模项增加控制器的鲁棒性 .通过稳定性理论设计自适应律 ,保证了系统的全局稳定 。
- 马勇杨煜普许晓鸣张卫东
- 关键词：非线性系统模糊神经网络自适应控制稳定性T-S模型
- 基于单元输入输出模型控制系统故障树自动建造的一种方法被引量：15
- 1999年
- 在已有控制系统故障树的自动建造方法的基础上，提出一种基于单元输入输出模型的自动建树方法．通过对系统组成单元的故障模型和输入输出变量间偏差的传输增益分析，建立单元输入输出模型，并建立了相应的数据库，对数据库搜索建立故障树．给出了一种自动识别控制环的算法．本文给出的故障树建造方法，不仅能较好地解决复杂控制系统的建树的开放性和可移植性，而且自动化程度较高．
- 马勇许晓鸣刘全忠
- 关键词：控制系统故障树
- 基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计被引量：6
- 1999年
- 基于扩展Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的竞争算法，得到了一种高度自适应的双向对传网络（ＣＰＮ），并给出了一类基于此类网络的模糊控制器．根据经验知识对网络离线学习，确定基本的控制规则，利用在线学习算法，实现了规则的自学习．在此算法中，控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数，并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则．
- 马勇杨煜普许晓鸣
- 关键词：模糊控制器自适应
- 基于再励自组织模糊CPN的稳定控制系统设计
- 1999年
- 针对一类非线性系统，提出一种基于再励学习的自组织模糊ＣＰＮ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，保证系统稳定；用基于再励学习的自组织模糊ＣＰＮ 作为补偿控制器减弱系统不确定部分的影响。仿真实例表明了所给算法的有效性。
- 马勇许晓鸣杨煜普张卫东
- 关键词：非线性系统滑模控制自组织模糊CPN稳定控制
