智能车辆感知与优化控制的机器学习方法

【摘要】：针对复杂环境中智能车辆感知与优化控制面临的挑战,探讨了深度学习和增强学习理论与方法的若干重点研究方向,分别从如下三个方面报告了面向智能车辆感知与优化控制的机器学习方法研究进展:(1)结合深度卷积神经网络与超限学习分类的道路目标识别方法;(2)增强学习的特征表示新方法及在智能车辆优化决策与控制中的应用;(3)基于在线滚动时域优化的增强学习方法与自学习路径跟踪控制。最后对相关领域的研究发展趋势进行了讨论和展望。

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前4条

1	张卫,陆宝春,李振宁;汽车散热器烘焊工艺优化控制系统的研究[J];工业控制计算机;1998年03期
2	唐娜娜;陈勇;高阳;郭立书;高炳钊;陈虹;;6-AMT微型乘用车起步优化控制[J];汽车技术;2014年04期
3	慕小青,张连明,康振喜,商征,李昌定,沈子仁;汽油机高原增压微型计算机控制系统[J];汽车工程;1988年01期
4	;[J];;年期

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前2条

1	刘恒;模糊多目标优化控制在汽车控制中的应用[D];西南交通大学;2006年
2	唐娜娜;6-AMT微型车起步优化控制[D];吉林大学;2015年

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