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基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法（论文）
为实现车辆的智能控制提供理论基础，研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上，确定碰撞预警算法的报警准则，用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法，提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型，用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试，试验结果表明，算法能够对车辆碰撞进行有效的报警，对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．
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模糊数学模型
模糊数学模型模糊数学不是让数学放弃其严格性去迁就研究对象的模糊性，而是让数学吸取人脑对于模糊现象识别和判决中的优点，用精确的数学方法去处理模糊的现象，从而为数学的运用开辟了新的方向。模糊数学同样具有数学的共性：条理分明、一丝不苟，即使描述模糊概念（现象）也会描述的清清楚楚。
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模糊控制系统的鲁棒性
运用绝对稳定性理论分析常见的单变量二维模糊控制系统的鲁棒稳定性*结果表明" 模糊控制系统的稳定性与控制量二个分量所处的扇形区域有关" 且扇形区域越小" 鲁棒稳定性越强*
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一种基于自适应模糊神经网络的交通灯控制系统
交通灯控制是智能交通系统的一个重要部分,针对我国中等城市交通流具有模糊性、 复杂性的特点, 将模糊逻辑和神经网络相结合, 采用模糊隶属函数来描述车辆排队长度和绿灯时间, 建立了模糊神经网络交通灯信号控制模型。利用神经网络等技术对交通系统进行全局优化调度,并在此基础上形成调度指令, 利用模糊控制的方法实现交叉口的交通灯控制
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一种多输入多输出模糊自适应控制方法的研究
针对多输入-多输出（M IM O）非线性系统基于模糊基函数向量提出了一种新的自适应控制方法。在该方法中，首先将非线性系统线性化，然后利用模糊基函数向量自适应学习系统不确定向量的上界，模糊基函数向量可作为补偿控制器的一个参数，在控制系统的设计过程中可充分保证非线性控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性。
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