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RBF神经网络的结构动态优化设计 被引量:121
1
作者 乔俊飞 韩红桂 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期865-872,共8页
针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中... 针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元,解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题,并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对非线性函数的逼近与污水处理过程中关键参数的建模结果,证明了该动态RBF具有良好的自适应能力和逼近能力,尤其是在泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimal resource allocation networks,MRAN)与增长和修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning radial basis function,GGAP-RBF)有较大提高. 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 动态设计 动态结构rbf 化学需氧量建模
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风电场输出功率的组合预测模型 被引量:106
2
作者 刘纯 范高锋 +1 位作者 王伟胜 戴慧珠 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第13期74-79,共6页
风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合... 风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合预测法和时变权系数组合预测法。研究结果表明,不同方法的预测精度不同,整体预测精度高的方法在个别预测点也可能误差较大,组合预测模型能有效减少各预测点较大误差的出现,有利于提高预测精度。 展开更多
关键词 风电场 功率预测 BP神经网络 径向基函数神经网络 支持向量机
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超临界锅炉烟气脱硝喷氨量混结构–径向基函数神经网络最优控制 被引量:62
3
作者 周洪煜 张振华 +2 位作者 张军 张伟 赵乾 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期108-113,共6页
喷氨量大小不仅影响超临界锅炉选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)烟气脱硝装置的效率,过量喷氨也会导致下游空预器受热面的积灰、腐蚀和造成资源浪费、二次污染,且在变负荷时,传统PID控制方式很难实现最佳控制。通过... 喷氨量大小不仅影响超临界锅炉选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)烟气脱硝装置的效率,过量喷氨也会导致下游空预器受热面的积灰、腐蚀和造成资源浪费、二次污染,且在变负荷时,传统PID控制方式很难实现最佳控制。通过引入混结构隐含层,改善传统RBF神经网络变工况控制时的非线性和扰动适应能力,设计了基于混结构RBF神经网络(MS-RBFNN)的喷氨流量最优控制系统,用MS-RBFNN综合学习当前主要相关状态参数,以SCR脱硝装置出口NOx排放量最小作为学习训练信号,实时并行计算出最优喷氨控制流量。实验结果表明,此优化方案相对传统PID控制,具有更好的NOx排放控制效果和变工况适应能力,同时节约了喷氨量。 展开更多
关键词 选择性催化还原 径向基函数神经网络 混结构 最优控制 烟气脱硝 超临界锅炉
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基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测 被引量:37
4
作者 陈刚 周杰 +1 位作者 张雪君 张忠静 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期101-105,共5页
在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负... 在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。 展开更多
关键词 日负荷预测 BP神经网络 径向基函数神经网络 级联神经网络
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基于RBF神经网络的网络安全态势感知 被引量:35
5
作者 程家根 祁正华 陈天赋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2019年第4期88-95,共8页
为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA... 为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络的拓扑结构以及参数进行寻优,引入模拟退火算法(SA)提高遗传算法的全局搜索能力。通过实验,将所提算法与已有的预测方法进行对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。 展开更多
关键词 网络安全态势 预测 rbf神经网络 混合递阶遗传算法 模拟退火算法
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神经网络辅助卡尔曼滤波在组合导航中的应用 被引量:28
6
作者 崔留争 高思远 +2 位作者 贾宏光 储海荣 姜瑞凯 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1304-1311,共8页
为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法。首先,基于该方法设计... 为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法。首先,基于该方法设计了由神经网络训练与预测两种模式构成的组合导航系统。在GPS可用时,对RBFNN进行在线训练;在GPS失锁时,由RBFNN预测AKF更新过程的量测输入。然后,建立了RBFNN与AKF的数学模型,并设计了RBFNN的训练策略与AKF的自适应算法。最后,通过跑车实验验证了该信息融合方法的有效性。实验结果表明,在GPS断开时间为40s和100s时,系统的位置精度分别优于15m和90m。该信息融合方法能在GPS失锁时对导航误差发散进行有效阻尼,是适用于小型无人机、制导炸弹与车辆的一种低成本、高鲁棒性、中等精度的导航方案。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自适应卡尔曼滤波 信息融合 微电子机械系统 组合导航
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运用有限元和神经网络为SHPB装置构造理想冲头 被引量:24
7
作者 李夕兵 周子龙 王卫华 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第23期4215-4218,共4页
针对大直径岩样专用SHPB试验装置存在的三维效应问题,从三维实体研究入手,利用非线性动力分析有限元程序对不同形状系列冲头进行了实体模拟;并运用径向基函数神经网络对模拟所得数据系列进行网络仿真,然后利用该网络对理想冲头形状进行... 针对大直径岩样专用SHPB试验装置存在的三维效应问题,从三维实体研究入手,利用非线性动力分析有限元程序对不同形状系列冲头进行了实体模拟;并运用径向基函数神经网络对模拟所得数据系列进行网络仿真,然后利用该网络对理想冲头形状进行自适应识别,构造了半正弦波加载SHPB装置的理想冲头,进一步完善了大直径SHPB试验技术;最后与基于一维应力波理论反演设计的冲头进行了比较。结果表明,基于三维实体模拟和径向基函数神经网络构造的冲头产生的应力波形更为理想。 展开更多
关键词 岩石力学 SHPB 有限元分析 径向基函数神经网络 冲头
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RBF神经网络的混合学习算法 被引量:15
8
作者 苏小红 侯秋香 +1 位作者 马培军 王亚东 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1446-1449,共4页
针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向... 针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向基函数的中心取值问题,提高了网络的学习精度和训练速度.将该算法应用于非线性系统的在线辨识与二维函数的逼近,仿真实验结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 rbf神经网络 最近邻聚类学习算法 径向基函数 梯度下降法
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一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法 被引量:22
9
作者 庞振 徐蔚鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期161-163,184,共4页
针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消... 针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 减聚类算法 K-MEANS算法 径向基函数(rbf)神经网络 梯度下降法
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一种改进的RBF神经网络混合学习算法 被引量:19
10
作者 孙丹 万里明 +1 位作者 孙延风 梁艳春 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期817-822,共6页
提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)... 提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 聚类 粒子群优化算法 径向基函数(rbf)神经网络
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基于敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法 被引量:21
11
作者 杨一 高社生 胡高歌 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1393-1398,共6页
针对RBF神经网络的结构设计问题,提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法.首先,检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异,以此作为依据增加或删除相应的隐层节点;然后,对调整后的网络参数进行修正,使... 针对RBF神经网络的结构设计问题,提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法.首先,检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异,以此作为依据增加或删除相应的隐层节点;然后,对调整后的网络参数进行修正,使网络具有更好的拟合精度和收敛性;最后,对所提出的优化算法进行仿真实验,结果表明,所提出的算法可根据研究对象自适应地调整RBF的网络结构,具有良好的逼近能力和泛化能力. 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 输出敏感度 方差重要性 结构优化算法
原文传递
基于神经网络的数据驱动互联电力系统负荷频率控制 被引量:20
12
作者 陈宗遥 卜旭辉 郭金丽 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期5451-5461,共11页
针对高度复杂的电力系统存在的建模误差和不确定性等问题,该文基于无模型自适应控制算法提出一种不依赖电力系统模型信息的负荷频率控制策略。首先将电力系统的动力学模型抽象为一般的非线性函数,在其I/O数据之间引入时变的伪偏导数,将... 针对高度复杂的电力系统存在的建模误差和不确定性等问题,该文基于无模型自适应控制算法提出一种不依赖电力系统模型信息的负荷频率控制策略。首先将电力系统的动力学模型抽象为一般的非线性函数,在其I/O数据之间引入时变的伪偏导数,将非线性电力系统等效为动态线性数据模型;然后构建一个径向基神经网络在线估计系统的伪偏导数,并使用优化理论设计数据驱动的负荷频率控制方案,在理论上严格分析了闭环电力系统的稳定性和径向基神经网络估计方法的收敛性;最后在互联电力系统上验证该负荷频率控制方法在不利用模型信息的前提下,能够取得良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 互联电力系统 负荷频率控制 无模型自适应控制 径向基函数神经网络 数据驱动控制
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基于RBF神经网络的物流业能源需求预测 被引量:20
13
作者 李瑞 张悟移 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第3期450-460,共11页
随着中国经济的快速发展,物流业需求快速增长、规模不断扩大,也带来了能源消耗的增长。研究中国物流业能源消费水平以及能源需求,有利于物流业节能工作的开展、缓解能源压力。本文选取了影响物流业能源需求的11个主要因素,基于径向基神... 随着中国经济的快速发展,物流业需求快速增长、规模不断扩大,也带来了能源消耗的增长。研究中国物流业能源消费水平以及能源需求,有利于物流业节能工作的开展、缓解能源压力。本文选取了影响物流业能源需求的11个主要因素,基于径向基神经网络对2001-2012年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真,在此基础上对2016年和2020年物流业能源需求量进行了预测,并分析了11个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率。研究结果表明:12001-2012年间中国物流业能源消耗总量在不断增加,随着物流业的进一步发展,到2020年物流业能源消费总量将达到51261.92万t标准煤;2在解决物流业能源需求预测问题时,RBF神经网络比GM(1,1)预测模型、BP神经网络方法有更高的预测精度;3通过RBF神经网络变量重要性分析发现固定资产投资对物流业能源消费量的影响程度最大;4目前物流业能源效率明显低于全国能源效率,为节约能源、提高能源利用效率,物流业需要转变能源利用方式和发展模式。 展开更多
关键词 物流业 能源需求预测 能源消费 能源效率 径向基神经网络
原文传递
基于SFAM神经网络集成的土地评价 被引量:15
14
作者 薛月菊 胡月明 +1 位作者 杨敬锋 陈强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期184-188,共5页
SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土... SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土地评价的精度,提出利用SFAM神经网络集成进行土地评价的方法。并用SFAM神经网络、SFAM神经网络集成、BP神经网络、BP神经网络集成、RBF神经网络和RBF神经网络集成等方法对广东省中山市的土地进行了评价,对评价结果进行了分析和比较,结果表明SFAM神经网络具有比BP神经网络和RBF神经网络更优越的评价性能;对于这三种不同的神经网络,神经网络集成的土壤评价精度分别高于单个神经网络的精度。 展开更多
关键词 土地评价 神经网络集成 SFAM神经网络 BP神经网络 rbf神经网络
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基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型 被引量:17
15
作者 刘道华 张礼涛 +1 位作者 曾召霞 孙文萧 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期428-431,共4页
为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数... 为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点. 展开更多
关键词 正交最小二乘法 高斯函数 径向基函数神经网络 网络模型
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基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究 被引量:10
16
作者 张铭钧 孙瑞琛 王玉甲 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期726-731,共6页
为了实现水下机器人多传感器状态监测,根据其工作环境及所配置传感器的数量,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的传感器状态监测方法,建立了二级神经网络监测模型,解决了多传感器故障诊断和信号恢复的问题.基于某型水下机器人海中试验... 为了实现水下机器人多传感器状态监测,根据其工作环境及所配置传感器的数量,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的传感器状态监测方法,建立了二级神经网络监测模型,解决了多传感器故障诊断和信号恢复的问题.基于某型水下机器人海中试验数据进行计算机仿真试验的结果,验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 水下机器人传感器 rbf神经网络 状态监测 数据融合
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基于改进RCE和RBF神经网络的静态手势识别 被引量:16
17
作者 谭昶 肖南峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期172-176,共5页
针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取手的边缘到掌心的距离作为手势... 针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取手的边缘到掌心的距离作为手势的特征向量。将上一步得到的手势特征向量作为RBF神经网络的输入,进行网络的训练和分类。实验验证了该方法的有效性和可行性,并用其实现了人和仿人机器人的剪刀石头布的猜拳游戏。 展开更多
关键词 手势识别 RCE神经网络 FREEMAN链码 rbf神经网络
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基于BP神经网络的PID控制器研究 被引量:14
18
作者 李广军 张晶 曾安平 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第9期128-131,共4页
BP神经网络的PID控制器依赖于灵敏度信息实现参数在线调整,获得灵敏度信息非常重要。利用符号函数来获得灵敏度信息,计算不精确,利用RBF对被控对象在线辨识获得灵敏度信息,收敛速度慢。提出了一种新方法,即在RBF神经网络辨识的基础上,... BP神经网络的PID控制器依赖于灵敏度信息实现参数在线调整,获得灵敏度信息非常重要。利用符号函数来获得灵敏度信息,计算不精确,利用RBF对被控对象在线辨识获得灵敏度信息,收敛速度慢。提出了一种新方法,即在RBF神经网络辨识的基础上,当误差较大时,利用符号函数获得灵敏度信息,以加速收敛;当误差较小时,利用RBF神经网络在线辨识获得灵敏度信息,以提高控制精度。仿真结果表明算法收敛速度快、精度高,控制效果优于符号函数实现的参数调整方法。 展开更多
关键词 反向传输神经网络 符号函数 径向基神经网络 灵敏度信息
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基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估 被引量:15
19
作者 王彬 徐秀丽 +2 位作者 李雪红 李枝军 张建东 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期164-168,共5页
为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自... 为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥梁 安全性评估 径向基(rbf)神经网络 自适应模糊推理 专家评估
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基于RBF神经网络的自动泊车路径规划 被引量:13
20
作者 吴冰 钱立军 +1 位作者 虞明 吴坚 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期459-462,540,共5页
文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关... 文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。 展开更多
关键词 平行泊车 逆向路径规划 rbf神经网络
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