本文主要研究内容
作者孙艺哲,陈增瑞,靳鸿,张瑜（2019）在《多传感器智能信息融合的防醉驾系统设计》一文中研究指出：针对传统醉驾检测主动性不足的状况设计了车载防醉驾系统。该系统采用多种传感器进行分布式测量,使用神经网络构建了以多路传感器测试信号为输入、醉驾等级为输出的网络预测模型;依托试验数据使用遗传算法对人体酒精代谢动力学模型进行重构,解决了神经网络训练中样本数据偏小的问题;使用STM32单片机配合其外围电路进行了平台的搭建,并在此平台上对神经网络的预测效果进行验证。试验表明,以遗传算法和神经网络结合的模型能够评判驾驶者的醉酒状态,车载防醉驾系统能够完成相应的警告工作。
Abstract
zhen dui chuan tong zui jia jian ce zhu dong xing bu zu de zhuang kuang she ji le che zai fang zui jia ji tong 。gai ji tong cai yong duo chong chuan gan qi jin hang fen bu shi ce liang ,shi yong shen jing wang lao gou jian le yi duo lu chuan gan qi ce shi xin hao wei shu ru 、zui jia deng ji wei shu chu de wang lao yu ce mo xing ;yi tuo shi yan shu ju shi yong wei chuan suan fa dui ren ti jiu jing dai xie dong li xue mo xing jin hang chong gou ,jie jue le shen jing wang lao xun lian zhong yang ben shu ju pian xiao de wen ti ;shi yong STM32chan pian ji pei ge ji wai wei dian lu jin hang le ping tai de da jian ,bing zai ci ping tai shang dui shen jing wang lao de yu ce xiao guo jin hang yan zheng 。shi yan biao ming ,yi wei chuan suan fa he shen jing wang lao jie ge de mo xing neng gou ping pan jia shi zhe de zui jiu zhuang tai ,che zai fang zui jia ji tong neng gou wan cheng xiang ying de jing gao gong zuo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自自动化与仪表的孙艺哲,陈增瑞,靳鸿,张瑜，发表于刊物自动化与仪表2019年02期论文，是一篇关于信息融合论文,车载防醉驾系统论文,神经网络论文,遗传算法论文,单片机论文,自动化与仪表2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自自动化与仪表2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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