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柴毅, 廖传锦, 黄席樾
中国公路学报,2004,4(2):113-118,-0001,():
-1年11月30日
为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。
汽车工程, 目标跟踪, 信息融合, 防撞决策
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柴毅, 秦小虎, 黄席樾
公路交通科技,2004,4(4):1-4,-0001,():
-1年11月30日
不同的驾驶者在行驶速度与车距保持的采样数据上表现出不同的信息特征。针对这种差异,本文提出了一种描述信息特征并给予评价的方法,即通过建立数据的统计模型,对驾驶员的行驶数据进行有序化处理,发现潜在规律,并利用三角模糊数的特点加以分析,达到帮助驾驶员发现驾驶习惯,监督控制驾驶行为,减少交通事故的目的。文章的最后给出了相关实验的分析。
驾驶行为, 知识发现, 统计分析, 三角模糊数
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柴毅, 廖传锦, 黄席樾
系统仿真学报,2004,16(7):1-5,-0001,():
-1年11月30日
研究并提出了基于多传感器信息融合的动态目标跟踪算法来实现防撞系统的信息获取,并引入预测残留误差来修正跟踪残留误差不能完全反映不可预测的信息所带来的误差;研究了驾驶过程状态信息的表达方法,建立了汽车-环境状态特征模型,描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。
汽车安全, 信息融合, 特征模型, 防撞决策
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柴毅, 马笑潇, 黄席樾, 黄敏, 倪霖
控制与决策,2002,7(4):509-512,-0001,():
-1年11月30日
阐述了免疫agent(ImA)这一新概念,分析了免疫agent求解实体的个性特点,构造出一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent的形式化网络模型,并提出一种新颖的免疫agent算法。以此构建的系统具有更强的灵活性、鲁棒性和局部更新能力,是一个适用于动态环境的自组织系统。
agent, mult i-agent, 免疫系统, 免疫agent
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柴毅, 马笑潇, 黄席樾
系统仿真学报,2002,11(11):1548-1551,-0001,():
-1年11月30日
提出了运用SVM机器学习方法进行故障过程趋势预测的方法,并设计了一个实用的SVM回归算法对“TennesseeEastman”工厂的实际数据进行仿真研究。结果表明,用SVM方法进行故障过程趋势预测,具有较强的抗噪能力,在样本量有限情况下,采用e-不敏感损失函数得到的回归结果具有较高的实用价值。通过大量实验,给出了e取值不同对估计结果的影响的一个具体实验结果,分析了e取值对支持向量数目的控制作用。
支持向量机, 趋势预测, e-不敏感损失函数
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