基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛運(yùn)行狀態(tài)多維智能監(jiān)測方法研究

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摘要：車輛自動駕駛領(lǐng)域，其運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)種類較多，特征模糊化明顯，難以準(zhǔn)確采集，導(dǎo)致車輛運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測存在準(zhǔn)確度低’精度低、時效慢等問題。為此，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛運(yùn)行狀態(tài)多維智能監(jiān)測方法。首先，通過多傳感器采集車輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并使用自適應(yīng)加權(quán)平均算法對采集到的數(shù)據(jù)實(shí)行融合處理；其次，通過自適應(yīng)遺傳算法和浮動搜索算法，獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)多融合數(shù)據(jù)的最優(yōu)特征子集；最后，將車輛運(yùn)行狀態(tài)最優(yōu)特征子集輸入至模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成車輛運(yùn)行狀態(tài)多維智能監(jiān)測。（剩余135字）