【摘 要】
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针对车辆安全辅助系统中对车辆运行状态识别率偏低的问题，采用小波神经网络对车辆运行状态进行识别。为了进一步提高模型的识别准确率以及减少训练时间，对样本进行主成分分析、
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针对车辆安全辅助系统中对车辆运行状态识别率偏低的问题，采用小波神经网络对车辆运行状态进行识别。为了进一步提高模型的识别准确率以及减少训练时间，对样本进行主成分分析、卡尔曼滤波，最后利用遗传算法优化小波神经网络。通过对优化后的小波神经网络对数据进行训练与测试，测试结果表明在时间窗口1.8s时模型的识别率能达到91%以上，可以满足车辆安全辅助系统对于车辆状态识别的要求。
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