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RBF神经网络分析方法在车辆状态远程监测系统中的应用
引用本文:姜鑫,傅晓林,杨志刚.RBF神经网络分析方法在车辆状态远程监测系统中的应用[J].汽车实用技术,2011(3):23-26.
作者姓名:姜鑫  傅晓林  杨志刚
作者单位:重庆交通大学,机电与汽车工程学院,重庆,400074
摘    要:以往的研究者在选择车辆运行状态远程监测分析系统的分析方法时,有的人为了更快的收敛速度选择了传统的基于规则的专家系统,有的人为了更高的精确度选择了BP(Back Propagation,反向传播)神经网络,文中所介绍的RBF(Radical Basis Function,径向基函数)神经网络(以下简称径向基网络)正好可以在这两种方法之间找到一种平衡。该神经网络既保持了BP神经网络的精确度又提高了其收敛速度,是以往的研究者在BP神经网络的基础上改进而来的。文中的仿真实验验证了该神经网络的精确度和收敛速度完全可以满足我们对车辆运行状态远程监测分析系统的要求。

关 键 词:远程监测  收敛速度  精确度  RBF神经网络

Application of RBF neural network method in remote monitoring system for vehicle state
Authors:JIANG Xin  FU Xiao-lin  YANG Zhi-gang
Institution:JIANG Xin,FU Xiao-lin,YANG Zhi-gang (College of Mechantronics & Automobile Engineering,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China)
Abstract:In the choice of the analysis method of the analysis system about remote monitoring system for vehicle state,some researchers choose the traditional rule-based expert system for faster convergence rate, some researchers choose the BP(Back Propagation,reverse propagation) neural network for higher accuracy.Then,the paper described the RBF(Radical Basis Function,RBF) neural network(hereinafter referred to as radial basis function network) just to find a balance between the two methods.The RBF neural network i...
Keywords:remote monitoring  convergence speed  accuracy  RBF neural network  
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