基于粗糙集汽车安全检测系统建模及应用研究

发布时间：2017-04-17 10:02

  本文关键词：基于粗糙集汽车安全检测系统建模及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着汽车数量的增多,交通状况日益复杂,导致交通事故频发。造成这种现象的原因有很多,例如汽车自身因素和人为因素等。在确定这些因素中的主要因素时,通过粗糙集理论的属性约简来实现。因此,基于粗糙集汽车安全检测系统建模及应用研究具有一定的理论意义和应用价值。针对汽车安全问题,本文对汽车被动安全和汽车主动安全做了详细的阐述。在汽车被动安全中主要对发动机的故障诊断进行了分析,针对采集的数据进行离散化问题,本文提出了一种基于SOM的离散化方法。数据经SOM离散化后,在粗糙集理论基础上进行约简,从而得到最小决策表,得到决策规则,进而建立基于粗糙集汽车被动安全系统模型,根据欧式距离确定故障原因。而汽车主动安全中研究了所涉及的“人”、“车”、“环境”三方面因素以及它们之间的相互作用关系,得到了车辆、环境的信号矩阵和驾驶行为及意图的状态矩阵。通过对数据样本集进行分类并对人工神经网络进行训练,得到了信号矩阵和状态矩阵之间的权重关系,进而建立汽车主动安全检测系统模型。对神经网络进行测试样本的仿真验证,结果表明,基于粗糙集以人为中心的汽车主动安全系统能够对驾驶行为作出有效的判断。通过对汽车安全检测系统建模进行分析,可以做到减少事故发生,以达到对汽车安全检测的目的。
【关键词】：汽车安全 系统建模 神经网络 决策规则 决策表
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U472;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 课题研究的目的和意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-11
• 1.4 粗糙集的优势及发展趋势11-12
• 1.5 课题研究内容12-14
• 2 粗糙集理论与决策规则分析14-24
• 2.1 粗糙集理论14-21
• 2.1.1 知识的含义与表示14-15
• 2.1.2 粗糙集定义与性质15-17
• 2.1.3 粗糙集的数字特征17-19
• 2.1.4 属性约简19-21
• 2.1.5 决策表21
• 2.2 决策规则分析21-23
• 2.2.1 决策规则与算法21-22
• 2.2.2 决策规则的度量22-23
• 2.2.3 决策规则应用23
• 2.3 本章小结23-24
• 3 基于SOM的连续属性离散化24-35
• 3.1 连续属性离散化的意义24
• 3.2 连续属性离散化分类及常用离散化方法24-25
• 3.3 常用离散化方法25-28
• 3.4 SOM的连续属性离散化28-34
• 3.4.1 SOM神经网络的来源28-29
• 3.4.2 SOM神经网络的概念29
• 3.4.3 SOM神经网络拓扑的结构29-31
• 3.4.4 SOM离散化31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 4 基于粗糙集汽车被动安全系统建模分析35-44
• 4.1 汽车被动安全的概述35
• 4.2 粗糙集系统建模的方法35-36
• 4.3 发动机故障检测系统36-37
• 4.4 规则提取37-42
• 4.5 故障数据诊断42-43
• 4.6 本章小结43-44
• 5 基于粗糙集汽车主动安全系统建模分析44-54
• 5.1 汽车主动安全的概述44
• 5.2 汽车主动安全的行为44-45
• 5.3 信号矩阵和状态矩阵分析45-46
• 5.4 基于粗糙集与BP相结合的驾驶状态研究46-53
• 5.4.1 人工神经网络的概述46-48
• 5.4.2 人工神经网络的设计48-49
• 5.4.3 构造训练样本集49-51
• 5.4.4 训练及仿真结果51-53
• 5.5 本章小结53-54
• 6 结论54-55
• 参考文献55-57
• 攻读硕士期间发表学术论文情况57-58
• 致谢58

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