首页> 外国专利> Neural network system real-time control mode of operation CAR WHEELS ON traction and braking operation

Neural network system real-time control mode of operation CAR WHEELS ON traction and braking operation

机译:神经网络系统实时控制模式的运行车轮在牵引和制动操作

摘要

1.u043du0435u0439u0440u043eu0441u0435u0442u0435u0432u0430u00a0 u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 system real time modes of road wheels on the u0442u00a0u0433u043eu0432u044bu0445 and braking modes, u0441u043eu0434u0435u0440u0436u0430u0449u0430u00a0 device u043fu043eu043bu0443u0447u0435u043du0438u00a0 and u043eu0431u0440u0430u0431 u043eu0442u043au0438 primary signals on the parameters of u0434u0432u0438u0436u0435u043du0438u00a0 wheels and u0430u0432u0442u043eu043cu043eu0431u0438u043bu00a0 and device u0444u043eu0440u043cu0438u0440u043eu0432u0430u043du0438u00a0 teams u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0, u043eu0442u043bu0438u0447u0430u044eu0449u0430u00a0u0441u00a0, u0438u043du0444u043eu0440u043cu0430u0446u0438u00a0 regimes of the wheels.the parameters and the parameters of u0434u0432u0438u0436u0435u043du0438u00a0 u0430u0432u0442u043eu043cu043eu0431u0438u043bu00a0 u0432u0437u0430u0438u043cu043eu0434u0435u0439u0441u0442u0432u0438u00a0 wheels and the road surface u043fu0440u0438u043du0438u043cu0430u0435u0442u0441u00a0 and u043eu0431u0440u0430u0431u0430u0442u044bu0432u0430u0435u0442u0441u00a0 and signal u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 u0444u043eu0440u043cu0438u0440u0443u0435u0442u0441u00a0 in real time u0445u043eu0442u00a0 one and the realized artificial u043du0435u0439u0440u043eu043du043eu043c.;2.u043du0435u0439u0440u043eu0441u0435u0442u0435u0432u0430u00a0 u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 system real time modes of road wheels on the u0442u00a0u0433u043eu0432u044bu0445 and braking modes, u043eu0442u043bu0438u0447u0430u044eu0449u0430u00a0u0441u00a0, fake it u0441u043eu0441u0442u043eu00a0u0442 rhone network of u00a0u0447u0435u0435u043a u0430u043au0442u0438u0432u0438u0440u0443u0435u043cu043eu0439 u043fu0430u043cu00a0u0442u0438 reported with receivers harmonic oscillations in mechanical and / or thermal u0432u0435u0442u0432u00a0u0445 energy processin this u00a0u0447u0435u0439u043au0430 u0430u043au0442u0438u0432u0438u0440u0443u0435u043cu043eu0439 u043fu0430u043cu00a0u0442u0438 neuron is in the form of oscillating loop with fixed and / or resonant frequency that can be set, and the output u0441u0438u0433u043du0430 l fuzzy logic neuron proportional u0438u0437u043cu0435u043du00a0u044eu0449u0435u0439u0441u00a0 amplitude resonance oscillations of oscillating loop in u0432u0430u0440u044cu0438u0440u043eu0432u0430u043du0438u0438 to external harmonic frequency u043eu043bu0435u0431u0430u043du0438u0439 in resonant frequency of the oscillating circuit.;3.u043du0435u0439u0440u043eu0441u0435u0442u0435u0432u0430u00a0 u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 system real time modes of road wheels on the u0442u00a0u0433u043eu0432u044bu0445 and braking modes, u043eu0442u043bu0438u0447u0430u044eu0449u0430u00a0u0441u00a0, fake it the rhone network contain a detector connected to the u043au043eu043bu0435u0431u0430u0442u0435u043bu044cu043du044bu043c circuit.a recognition image of external environment is the result of amplitude and / or frequency u0434u0435u043cu043eu0434u0443u043bu00a0u0446u0438u0438 external harmonic oscillations originating from the receivers harmonic oscillations in mechanical and thermal u0432u0435u0442u0432u00a0u0445 u0443u043fu0440u0430u0432u043bu00a0u0435u043cu043eu0433u043e energy process.;4.u043du0435u0439u0440u043eu0441u0435u0442u0435u0432u0430u00a0 u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 system real time modes of road wheels on the u0442u00a0u0433u043eu0432u044bu0445 and braking modes, u043eu0442u043bu0438u0447u0430u044eu0449u0430u00a0u0441u00a0 that exit the detector with u0435u0434u0438u043du0435u043d with a measuring resistor, and a current u043du0430u043fu0440u00a0u0436u0435u043du0438u0435 which form the signal u0443u043fu0440u0430u0432u043bu0435u043du0438u00a0 real timewith the u0443u0441u0438u043bu0435u043du0438u00a0 chain in the reverse u0441u0432u00a0u0437u0438 each neuron network is different and is consistent with the self resonant frequency of each neuron, an adequate physical u0438u0447u0435u0441u043au0438u043c parameters u0443u043fu0440u0430u0432u043bu00a0u0435u043cu043eu0433u043e energy process.
机译:1. u043d u0435 u0439 u0440 u043e u0441 u0435 u0442 u0435 u0432 u042 u0430 u00a0 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u043d u0438 u00a0系统实时模式 u0442 u00a0 u0433 u043e u0432 u044b u0445上的车轮设置和制动模式, u0441 u043e u0434 u0435 u0440 u0436 u0430 u0449 u0430 u00a0设备 u043f u043e u043b u0443 u0447 u0435 u043d u0438 u00a0和 u043e u0431 u0440 u0430 u0431 u043e u0432 u043a u0438主信号基于 u0434 u0432 u0438 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0车轮和 u0430 u0432 u0442 u043e u043c u043e u0431 u0438 u043b u00a0和设备 u0444 u043e u0440 u043c u0438 u0440 u043e u043e u0432 u0430 u043d u0438 u00a0团队 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u043d u0438 u00a0, u043e u0442 u043b u0438 u0447 u0430 u044e u0449 u0430 u00a0 u0441 u0a0 u043d u0444 u043e u0440 u043c u0430 u0446 u0438 u00a0车轮状态。 u0434 u0432 u0438 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0 u0430 u0432 的参数和参数u0442 u0 43e u043c u043e u0431 u0438 u043b u00a0 u0432 u0437 u0430 u0438 u043c u043e u0434 u0435 u0435 u0439 u0441 u0442 u0432 u0432 u0438 u00a0车轮和路面 u043f u0440 u0438 u043d u0438 u043c u0430 u0435 u0442 u0441 u00a0和 u043e u0431 u0440 u0430 u0431 u0430 u0442 u044b u0432 u0430 u0435 u0442 u0441 u0024 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u0438 u00a0 u0444 u043e u0440 u043c u0438 u0440 u0443 u0435 u0442 u0442 u0441 u00a0实时 u0445 u043e u00a0一个和已实现的人工 u043d u0435 u0439 u0440 u043e u043d u043e u043e u043c。; 2. u043d u0435 u0439 u0440 u043e u0441 u0435 u0435 u0442 u0432 u0435 u0432 u0430 u00a0 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u0438 u00a0系统在 u0442 u00a0 u0433 u043e u0432 u044b u0445上的车轮实时模式以及制动模式 u043e u0442 u043b u0438 u0447 u0430 u044e u0449 u0430 u00a0 u0441 u00a0,将其伪造为 u0441 u043e u0441 u0442 u043e u00a0 u0442罗纳网络 u00a0 u0447 u0435 u043a u0430 u043a u04 42 u0438 u0432 u0438 u0440 u0443 u0435 u043c u043e u0439 u043f u0430 u043c u00a0 u0442 u0438报告了接收器在机械和/或热 u0432 u0435 u0442 中的谐波振荡u0432 u00a0 u0445在此 u00a0 u0447 u0435 u0439 u043a u0430 u0430 u043a u0442 u0438 u0432 u0438 u0440 u0443 u0433 u0435 u043c u043e u0439 u043f u04f u00a0 u0442 u0438神经元具有可设置的固定和/或谐振频率的振荡环形式,输出 u0441 u0438 u0433 u043d u0430 l模糊逻辑神经元成比例 u0438 u0437 u043c u0435 u043d u00a0 u044e u0449 u0435 u0439 u0441 u00a0 u0432 u0430 u0440 u044c u0438 u0440 u043e u0432 u0430 u043d u0438的振荡环路的振幅共振振荡到振荡电路谐振频率中的外部谐波频率 u043e u043b u0435 u0431 u0430 u043d u0438 u0439 ;; 3. u043d u0435 u0439 u0440 u043e u0441 u0435 u0435 u0442 u0435 u0432 u0430 u00a0 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u0438 u00a0 u0442 u00a0 u0433 u043e u0432 u044b u0445上的车轮实时系统和制动模式 u043e u0442 u043b u0438 u0447 u0430 u044e u0449 u0430 u00a0 u0441 u00a0,将其伪装成Rhone网络包含连接到 u043a u043e u043b u0435 u0431 u0430 u0442 u0435 u043b u044c u043d u043d u044b u043c电路的检测器。外部环境的识别图像是幅度和/或频率的结果 u0434 u0435 u043c u043e u0434 u0443 u043b u00a0 u0446 u0438 u0438外部谐波振荡源自接收器的机械和热学谐波振荡 u0432 u0435 u0442 u0432 u00a0 u0445 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u00a0 u0435 u043c u043e u0433 u043e能源过程。; 4. u043d u0435 u0439 u04 u043e u0441 u0435 u0442 u0435 u0432 u0430 u00a0 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u0438 u00a0系统在 u0442 u00a0 上的车轮实时模式u0433 u043e u0432 u044b u0445和制动模式 u043e u 0442 u043b u0438 u0447 u0430 u044e u0449 u0430 u00a0 u0441 u00a0以带有测量电阻的 u0435 u0434 u0438 u043d u0435 u043d和电流 u043d u0430退出检测器 u043f u0440 u00a0 u0436 u0435 u043d u0438 u0435形成信号 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u0435 u043d u0438 u00a0实时与 u0443 u0441 u0438 u0441 u0432 u00a0 u0437 u0438反向链中的u043b u0435 u043d u0438 u00a0链每个神经元网络都是不同的,并且与每个神经元的自谐振频率一致,具有足够的物理 u0438 u0447 u0435 u0441 u043a u0438 u043c参数 u0443 u043f u0440 u0430 u0432 u043b u00a0 u0435 u043c u043e u0433 u043e能量过程。

著录项

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号