智能運(yùn)輸展望-在線瀏覽
2025-02-05 01:47本頁面
【正文】 價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，利用等價(jià)的模糊邏輯來初始化神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、收斂性等，都是有待進(jìn)一步研究的問題。我們的這些工作都是對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的補(bǔ)充和完善，對(duì)開展智能運(yùn)輸?shù)难芯繉⒕哂袉⒌献饔煤同F(xiàn)實(shí)意義。其實(shí)質(zhì)是通過控制高速公路交通流的流量，來提高高速公路的服務(wù)流量，避免或消除阻塞，減少高速公路上的車輛延誤，以實(shí)現(xiàn)交通流的安全暢通。 匝道測(cè)控的因素空間分析 n 從系統(tǒng)的觀點(diǎn)出發(fā) ,把車輛和道路（例如：公路負(fù)載能力、事故率、燃料消耗、尾氣排放水平、公眾接受程度等等）綜合一起考慮 ，首先我們對(duì)匝道測(cè)控的各種因素進(jìn)行分析，建立匝道測(cè)控的監(jiān)測(cè)策略的因素空間，形成因素空間中的網(wǎng)絡(luò)圖。 時(shí)間匝道通行能力20040024181260圖 1 高速公路匝道日道路通行能力變化圖模糊逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攝動(dòng)系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性條件 n 基于 TakagiSugeno模型的穩(wěn)定性分析，我們著重研究了反饋式 SAM的穩(wěn)定性分析問題，通過李雅普諾夫穩(wěn)定性概念和基于 TakagiSugeno模型的穩(wěn)定性分析的結(jié)合，得到了離散的 SAM穩(wěn)定性條件，而且還給出了即使所有則部分規(guī)則矩陣都是穩(wěn)定的，并有位于 z平面單位圓的特征值，離散的反饋 SAM也不必是穩(wěn)定的的反例。 n 我們把模糊規(guī)則補(bǔ)塊換成了橢圓形狀，就可以用橢圓規(guī)則補(bǔ)塊去覆蓋函數(shù)的圖象，近似獲得一個(gè)單純模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊函數(shù)類，用逼近算子使函數(shù)逼近的均方誤差局部最小化，分析了映射的拓?fù)湫再|(zhì)與逼近函數(shù)的逼近精度的關(guān)系，找到了一類模糊函數(shù)可用單純模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近的等價(jià)條件。由于采用競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，那么必然要面臨死點(diǎn)問題。 災(zāi)變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 n 在自動(dòng)控制理論中還沒有一個(gè)有效的方法能夠解決像匝道測(cè)控系統(tǒng)這樣的非線性大系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題。我們提出一個(gè)用模糊
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