【摘 要】
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为减少汽车在夜间行驶过程中的视野盲区,并针对传统自适应前照灯控制系统控制精度低,执行动作慢的问题,提出一种基于模糊神经网络算法控制的自适应前照灯控制系统。分析自适
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州师范大学物理与电子科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462015);贵州省科技厅国际科技合作计划(黔科合外G字]2014]7007号);贵州省普通高等学校汽车电子技术特色重点实验室项目(黔教合KY字[2014]213)
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为减少汽车在夜间行驶过程中的视野盲区,并针对传统自适应前照灯控制系统控制精度低,执行动作慢的问题,提出一种基于模糊神经网络算法控制的自适应前照灯控制系统。分析自适应前照灯系统的功能,在Matlab/Simulink中建立自适应前照灯控制系统的数学模型,并引入遗传算法对模糊神经网络进行训练优化,利用所建立的数学模型进行仿真实验测试。实验结果表明,相比于传统的使用模糊控制或神经网络控制的自适应前照灯控制系统,基于模糊神经网络控制的自适应前照灯控制系统控控制精度更高,执行速度更快,鲁棒性更好。
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