智能车辆导航路径识别的模糊神经网络方法研究

摘要：

研究了采用模糊神经网络来识别JLUIV-2型视觉导航智能车辆模糊和脏污的导航路径的方法,提出了两种模糊神经网络模型.第1种模糊神经网络有5层结构,采用正态分布概率函数作为模糊化函数;第2种模糊神经网络有6层结构,采用π函数作为模糊化函数.同时采用改进的快速BP算法对这两种模糊神经网络进行训练,并采用实际模糊和脏污的条带状导航路标图象进行了识别试验.试验结果表明,所提出的模糊神经网络可使智能车辆有效地识别出模糊和脏污的导航路径.

关键词：模式识别(520·2040)、模糊神经网络、智能车辆、视觉导航

所属期刊栏目：8

分类号：TP183;TP242.62(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金59875032;高等学校博士学科点专项科研项目97018508

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：225-230