本文關鍵詞：基于粗糙集汽車安全檢測系統建模及應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著汽車數量的增多,交通狀況日益復雜,導致交通事故頻發(fā)。造成這種現象的原因有很多,例如汽車自身因素和人為因素等。在確定這些因素中的主要因素時,通過粗糙集理論的屬性約簡來實現。因此,基于粗糙集汽車安全檢測系統建模及應用研究具有一定的理論意義和應用價值。針對汽車安全問題,本文對汽車被動安全和汽車主動安全做了詳細的闡述。在汽車被動安全中主要對發(fā)動機的故障診斷進行了分析,針對采集的數據進行離散化問題,本文提出了一種基于SOM的離散化方法。數據經SOM離散化后,在粗糙集理論基礎上進行約簡,從而得到最小決策表,得到決策規(guī)則,進而建立基于粗糙集汽車被動安全系統模型,根據歐式距離確定故障原因。而汽車主動安全中研究了所涉及的“人”、“車”、“環(huán)境”三方面因素以及它們之間的相互作用關系,得到了車輛、環(huán)境的信號矩陣和駕駛行為及意圖的狀態(tài)矩陣。通過對數據樣本集進行分類并對人工神經網絡進行訓練,得到了信號矩陣和狀態(tài)矩陣之間的權重關系,進而建立汽車主動安全檢測系統模型。對神經網絡進行測試樣本的仿真驗證,結果表明,基于粗糙集以人為中心的汽車主動安全系統能夠對駕駛行為作出有效的判斷。通過對汽車安全檢測系統建模進行分析,可以做到減少事故發(fā)生,以達到對汽車安全檢測的目的。
【關鍵詞】：汽車安全 系統建模 神經網絡 決策規(guī)則 決策表
【學位授予單位】：遼寧工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U472;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 課題研究的目的和意義8-9
• 1.3 國內外研究現狀9-11
• 1.4 粗糙集的優(yōu)勢及發(fā)展趨勢11-12
• 1.5 課題研究內容12-14
• 2 粗糙集理論與決策規(guī)則分析14-24
• 2.1 粗糙集理論14-21
• 2.1.1 知識的含義與表示14-15
• 2.1.2 粗糙集定義與性質15-17
• 2.1.3 粗糙集的數字特征17-19
• 2.1.4 屬性約簡19-21
• 2.1.5 決策表21
• 2.2 決策規(guī)則分析21-23
• 2.2.1 決策規(guī)則與算法21-22
• 2.2.2 決策規(guī)則的度量22-23
• 2.2.3 決策規(guī)則應用23
• 2.3 本章小結23-24
• 3 基于SOM的連續(xù)屬性離散化24-35
• 3.1 連續(xù)屬性離散化的意義24
• 3.2 連續(xù)屬性離散化分類及常用離散化方法24-25
• 3.3 常用離散化方法25-28
• 3.4 SOM的連續(xù)屬性離散化28-34
• 3.4.1 SOM神經網絡的來源28-29
• 3.4.2 SOM神經網絡的概念29
• 3.4.3 SOM神經網絡拓撲的結構29-31
• 3.4.4 SOM離散化31-34
• 3.5 本章小結34-35
• 4 基于粗糙集汽車被動安全系統建模分析35-44
• 4.1 汽車被動安全的概述35
• 4.2 粗糙集系統建模的方法35-36
• 4.3 發(fā)動機故障檢測系統36-37
• 4.4 規(guī)則提取37-42
• 4.5 故障數據診斷42-43
• 4.6 本章小結43-44
• 5 基于粗糙集汽車主動安全系統建模分析44-54
• 5.1 汽車主動安全的概述44
• 5.2 汽車主動安全的行為44-45
• 5.3 信號矩陣和狀態(tài)矩陣分析45-46
• 5.4 基于粗糙集與BP相結合的駕駛狀態(tài)研究46-53
• 5.4.1 人工神經網絡的概述46-48
• 5.4.2 人工神經網絡的設計48-49
• 5.4.3 構造訓練樣本集49-51
• 5.4.4 訓練及仿真結果51-53
• 5.5 本章小結53-54
• 6 結論54-55
• 參考文獻55-57
• 攻讀碩士期間發(fā)表學術論文情況57-58
• 致謝58

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本文編號：312957