模糊神经网络优化汽车自动变速换挡策略：一种基于驾驶员经验的方法

本文主要探讨了模糊神经网络在自动变速汽车换挡规律分析中的应用。首先，文章针对当前汽车自动变速器换挡规律制定方法的优缺点进行了深入剖析，指出了传统方法可能存在的局限性，如规则设定的主观性和适应性不足等。为解决这些问题，研究者提出了基于模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）的最佳挡位判断方法。 FNN作为一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的智能计算模型，被用于建立自动变速器换挡策略。作者参考了Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模型，这是一种常见的模糊系统结构，能够处理非线性和复杂的关系。在这个模型下，研究者设计了神经网络结构，并结合了驾驶员的经验和专家知识，制定了两参数模糊逻辑推理规则和隶属度函数，以确保规则的灵活性和实用性。 模糊逻辑的运用使得换挡决策可以根据驾驶条件的不确定性进行动态调整，而神经网络的学习能力则帮助模型通过训练样本不断优化其性能。通过对模糊系统的隶属度函数和模糊控制规则进行人工神经网络的学习和调整，研究人员实现了对换挡规律的精确且适应性强的控制。 通过详细的仿真研究，论文展示了基于H/c/3模型的模糊神经网络在制定汽车自动变速器换挡规律方面的优越性，包括更高的准确性和更好的适应性。仿真结果证实了这种方法的有效性和实际可行性，这对于提升汽车行驶效率、减少燃油消耗以及提供更舒适的驾驶体验具有重要意义。 关键词集中在“汽车”、“自动变速器”、“换挡规律”和“模糊神经网络”上，表明了研究的核心内容和技术领域。整体来看，这篇论文为智能交通系统的发展提供了新的视角和解决方案，具有较高的理论价值和实践指导意义。