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神经网络及其在汽车工程中的应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：王文成编着
• 出 版 社：北京：北京理工大学出版社
• 出版年份：1998
• ISBN：7810454307
• 页数：330 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车仪表 第2版下一篇：船舶动力机械的振动、冲击与测量 《神经网络及其在汽车工程中的应用》目录 标签：神经网络 汽车工程 编着 神经 应用

第一章 绪论1

1.1 什么是人工神经网络2

1.2 人工神经网络的特点3

1.3 人工神经网络发展简史9

第二章 人工神经网络的基本概念15

2.1 生物神经元结构15

2.2 人工神经元17

2.2.1 人工神经元结构17

2.2.2 转移函数19

2.3 人工神经网络的拓扑结构21

2.3.1 前馈式网络22

2.3.2 反馈式网络26

2.3.3 混合式网络27

2.4 人工神经网络的工作过程27

2.4.1 学习过程27

2.4.2 运行过程29

2.5 神经网络的学习规则32

2.5.1 Hebb学习规则33

2.5.2 感知器学习规则35

2.5.3 Delta学习规则36

2.5.4 Widrow-Hoff学习规则39

2.5.5 相关学习规则40

2.5.6 胜者为王学习规则40

2.5.7 外星学习规则41

第三章 前馈神经网络43

3.1 感知器44

3.2 多层感知器52

3.3 自适应线性神经元组成的网络55

3.3.1 ADALINE55

3.3.2 LMS算法56

3.3.3 ADALINE的应用59

3.4 BP算法61

3.4.1 单层网络的BP算法62

3.4.2 多层网络的BP算法68

3.4.3 BP算法的向量表达式70

3.4.4 BP算法的信号流图73

3.4.5 标准BP算法与累积误差BP算法74

3.5 BP网络的泛化能力77

3.6 BP网络与专家系统79

3.7 标准BP算法的改进84

3.8 径基函数网络89

第四章 反馈网络96

4.1 反馈网络的概念97

4.2 离散型Hopfield网络103

4.2.1 DHNN的拓扑结构104

4.2.2 稳定性与吸引子109

4.2.3 网络容量119

4.3 连续型Hopfield网络120

4.3.1 CHNN的拓扑结构120

4.3.2 能量函数122

4.4 连续Hopfield网络的应用123

4.4.1 A/D转换网络123

4.4.2 TSP问题127

4.5 递归BP网络134

4.6 双向联想记忆网络138

4.6.1 拓扑结构与运行原理139

4.6.2 Kosko学习规则（外积和法）141

4.6.3 稳定性与能量函数142

4.6.4 BAM与DHNN144

4.6.5 BAM网络的存贮容量145

4.7 儿种改进的BAM网络148

4.7.1 多重训练法148

4.7.2 哑增强法150

4.7.3 快速增强算法151

4.8 BAM在模式识别中的应用161

第五章 随机神经网络164

5.1 模拟退火算法166

5.2 Boltzmann机168

5.2.1 拓扑结构168

5.2.2 学习算法170

5.3 Cauchy机174

6.1 Hamming网络与竞争网络176

第六章 自组织神经网络176

6.1.1 Hamming网络177

6.1.2 竞争网络180

6.2 聚类的无监督学习185

6.2.1 相似度的判定185

6.2.2 胜者为王的学习规则187

6.2.3 死神经元问题193

6.2.4 Kohonen网络聚类的局限性194

6.3 自组织特征映射神经网络195

6.3.1 特征映射的概念195

6.3.2 自组织特征映射网络的算法202

6.3.3 输入向量归一化问题208

6.4 对偶传播网络210

6.5 自适应共振理论网络214

6.5.1 ART1网络工作原理216

6.5.2 ART1的拓扑结构217

6.5.3 网络工作原理219

6.5.4 ART1应用实例224

第七章 神经网络应用设计232

7.1 哪些领域适于应用ANN技术？232

7.2 前馈网络设计238

7.2.1 隐层数的确定239

7.2.2 隐层神经元数的确定240

7.2.3 训练次数的确定245

7.2.4 训练集的设计247

7.2.5 初始权值的选择250

7.2.6 网络泛化能力的检验252

7.3 变量的选择253

7.4 变量表示法254

7.4.1 输入254

7.4.2 输出259

7.5 网络数据的准备261

7.5.1 归一化261

7.5.2 标准化262

7.5.4 变换264

7.5.3 重新定标264

7.6 网络权值分析265

第八章 神经网络在汽车工程中的应用269

8.1 机械式汽车自动变速器最佳挡位判定270

8.1.1 换挡规律的在线学习271

8.1.2 换挡死区问题272

8.2 四轮车辆转向的主动控制（方案一）273

8.2.1 车辆动态模型离线辨识274

8.2.2 系统辨识结果275

8.2.3 神经控制器276

8.2.4 车辆动态模型在线辨识278

8.3 四轮车辆转向的主动控制（方案二）279

8.3.1 混合式车辆动态模型辨识280

8.3.2 混合式控制系统282

8.3.3 仿真结果283

8.4 神经驾驶员—车—路闭环转向控制系统284

8.4.1 工作原理285

8.4.2 硬件环境287

8.4.3 实验结果288

8.5 神经网络自动刹车控制系统290

8.5.1 自动刹车控制系统290

8.5.2 前馈控制器的学习295

8.6 载重车柴油机燃烧系统的优化问题296

8.6.1 问题的提出296

8.6.2 训练样本的获取297

8.6.3 数据的表示298

8.6.4 多层前馈网络的逆映射问题300

8.7 神经轮胎的动态模型302

8.8 带噪声汽车牌照的识别304

第九章 MATLAB语言308

9.1 概述308

9.2 MATLAB有关函数及命令311

9.3 程序实例318

9.3.1 两隐层BP算法通用程序318

9.3.2 自组织特征映射（KOHONEN算法）通用程序324

参考文献328

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摘要：本文深入探讨了神经网络在汽车工程中的应用，以《神经网络及其在汽车工程中的应用.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从神经网络的基本原理、应用领域、技术挑战和发展趋势四个方面进行了详细阐述，旨在为汽车工程领域的研究者和从业者提供有益的参考。

1、神经网络基本原理

神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，通过多层神经元之间的连接和激活函数，实现数据的输入、处理和输出。在汽车工程中，神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、路径规划等领域。本文首先介绍了神经网络的基本原理，包括神经元结构、激活函数、损失函数等，为后续内容奠定了基础。

神经网络的基本原理主要包括以下几个方面：首先，神经元结构，即神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息；其次，激活函数，用于将神经元输入转换为输出，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等；再次，损失函数，用于衡量神经网络预测结果与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。

此外，神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播。在前向传播过程中，输入数据经过神经网络各层处理后，最终得到输出结果；在反向传播过程中，根据损失函数计算梯度，更新神经网络权值和偏置，使网络逐渐逼近真实值。

2、神经网络在汽车工程中的应用领域

神经网络在汽车工程中的应用领域广泛，主要包括自动驾驶、智能辅助驾驶、车辆故障诊断、智能交通系统等。本文从这些方面详细阐述了神经网络在汽车工程中的应用。

在自动驾驶领域，神经网络被用于实现车辆感知、决策和控制等功能。例如，通过卷积神经网络（CNN）对摄像头采集的图像进行处理，实现车道线检测、障碍物识别等；通过循环神经网络（RNN）对传感器数据进行处理，实现路径规划、决策控制等。

在智能辅助驾驶领域，神经网络被用于实现自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）等功能。例如，通过神经网络对车辆周围环境进行感知，实现自适应巡航控制；通过神经网络对车辆行驶状态进行监测，实现自动紧急制动。

在车辆故障诊断领域，神经网络被用于实现故障预测、故障诊断等功能。例如，通过神经网络对车辆运行数据进行处理，实现故障预测；通过神经网络对故障特征进行识别，实现故障诊断。

在智能交通系统领域，神经网络被用于实现交通流量预测、交通信号控制等功能。例如，通过神经网络对交通数据进行处理，实现交通流量预测；通过神经网络对交通信号进行优化，实现交通信号控制。

3、神经网络在汽车工程中的应用技术挑战

神经网络在汽车工程中的应用面临着诸多技术挑战，主要包括数据质量、计算资源、模型可解释性等方面。本文针对这些挑战进行了详细分析。

首先，数据质量是神经网络应用的关键因素之一。在汽车工程领域，数据质量受多种因素影响，如传感器噪声、数据采集方式等。因此，如何提高数据质量，确保神经网络模型的准确性，是当前亟待解决的问题。

其次，计算资源是神经网络应用的重要制约因素。随着神经网络模型复杂度的提高，对计算资源的需求也越来越大。如何优化神经网络模型，降低计算资源消耗，是汽车工程领域的一个重要研究方向。

此外，模型可解释性也是神经网络应用的一个重要挑战。由于神经网络模型内部结构复杂，难以解释其决策过程，这给实际应用带来了一定的困难。因此，如何提高神经网络模型的可解释性，使其更易于理解和应用，是当前研究的热点问题。

4、神经网络在汽车工程中的应用发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，神经网络在汽车工程中的应用呈现出以下发展趋势：首先，模型轻量化，降低计算资源消耗；其次，多模态融合，提高感知能力；再次，强化学习，实现更智能的决策控制。

模型轻量化方面，通过优化神经网络结构、压缩模型参数等方法，降低计算资源消耗，使神经网络在汽车工程中得到更广泛的应用。多模态融合方面，将不同传感器采集的数据进行融合，提高感知能力，使汽车在复杂环境下具备更强的适应能力。强化学习方面，通过学习环境与目标之间的关系，实现更智能的决策控制，使汽车具备更强的自主性。

总结：

本文以《神经网络及其在汽车工程中的应用.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从神经网络的基本原理、应用领域、技术挑战和发展趋势四个方面进行了详细阐述。神经网络在汽车工程中的应用具有广阔的前景，但仍面临诸多挑战。未来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络在汽车工程中的应用将更加深入，为汽车行业带来更多创新。

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