![](/images/graphics-bg.png)
Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles
العناوين الأخرى
نظام الشبكات العصبوية الاصطناعية المستندة على المنطق الغامض لعمليات التحكم في تنقل العربات الذكية
المؤلفون المشاركون
المصدر
Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology
العدد
المجلد 2002، العدد 7 (30 يونيو/حزيران 2002)، ص ص. 211-219، 9ص.
الناشر
جامعة السلطان قابوس كلية العلوم
تاريخ النشر
2002-06-30
دولة النشر
سلطنة عمان
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يقترح هذا البحث نظاما للشبكات العصبوية الاصطناعية التي تستند للمنطلق الغامض لعمليات التحكم في تنقل عربات ذكية.
يبدأ البحث أولا بمناقشة استخدام الشبكات العصبوية الاصطناعية و المنطق الغامض لتجهيز العربات الذكية بمقابلية حركية ذاتية, ثانيا بناء شبكة عصبوية (تستخدم الغموض المنطقي) لاجتياز الحواجز الثابتة و المتحركة.
و في الواقع إن المنطق الغامض يحسن قابلية الشبكات العصبوية في اجتياز العوائق بتطبيق اللادقة و التفكير التقريبي.
إن هذا النظام يزود العربة بعد التدريب الموجه بالقابلية على إنجاز مهمتين هما : أولا التوجه نحو الهدف باستخدام شبكة عصبوية, و ثانيا تجنب الحاوجز الثابتة و المتحركة باستخدام شبكة عصبوية غامضة تختزل السلوك البشري.
الملخص EN
This paper proposes a Neural-Network-Based Fuzzy logic system for navigation control of intelligent vehicles.
First, the use of Neural Networks and Fuzzy Logic to provide intelligent vehicles with more autonomy and intelligence is discussed.
Second, the system for the obstacle avoidance behavior is developed.
Fuzzy Logic improves Neural Networks (NN) obstacle avoidance approach by handling imprecision and rule-based approximate reasoning.
This system must make the vehicle able, after supervised learning, to achieve two tasks: 1- to make one’s way towards its target by a NN, and 2- to avoid static or dynamic obstacles by a Fuzzy NN capturing the behavior of a human expert.
Afterwards, two association phases between each task and the appropriate actions are carried out by Trial and Error learning and their coordination allows deciding the appropriate action.
Finally, the simulation results display the generalization and adaptation abilities of the system by testing it in new unexplored environments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. 2002. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology،Vol. 2002, no. 7, pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology No. 7 (2002), pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology. 2002. Vol. 2002, no. 7, pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 219
رقم السجل
BIM-24520
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)