基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法

作     者：陈刚 张为公 龚宗洋 薛金林 Chen Gang;Zhang Weigong;Gong Zongyang;Xue Jinlin

作者机构：东南大学仪器科学与工程学院南京210096 南京农业大学工学院南京210031 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2009年第31卷第4期

页      面：308-312页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 082304[工学-载运工具运用工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：江苏省汽车工程重点实验室开放基金项目(QC200603) 江苏省交通科学研究计划项目(06C04)资助 

主　　题：换挡平顺性 评价 证据理论 模糊神经网络 

摘      要：针对目前汽车换挡平顺性评价方法的不足,提出了一个基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法。运用证据理论对不同驾驶员给出的主观评价进行数据融合;通过模糊神经网络对由仪器测得的客观评价指标和经证据合成后的相应主观评价构成的样本向量进行学习和训练,建立了汽车换挡平顺性评价系统计算和试验结果表明,该方法克服了主观评价和客观评价各自的缺点,能客观、准确、有效地评价汽车换挡平顺性。