Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 4 doc
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 4 doc
... controls 74% Eating a meal/snack 51% Using a cell phone 41 % Tending to children 34% Reading a map/publication 19 % Grooming 11 % Prepared for workActivities drivers engage in while drivingeach. ... transcriptions in real time. In Proceedings of the IEEEInternational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP88), pp. 611 – 6 14 , New York City,USA, April 11 14 , 19 88.28. K. ... steering wheel and accelerator pedalVariable ImportancesteeringWheel 10 0.00accelerator 87. 34 steeringWheelrv9 68.89steeringWheelent15 ra9 58 .44 stat3of steeringWheel accelerator 41 . 38acceleratorent15...
- 20
- 339
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 5 docx
... Machine Intelligence, pp. 918 –923, July 2003. 31. D.V. Prokhorov. Neural Networks in Automotive Applications. Computational Intelligence in Automotive Applications, Studies in Computational Intelligence, ... they are related by the following equations:u2=h 11 u 1 + h 12 v 1 + h 13 h 31 u 1 + h32v 1 + h33,v2=h 21 u 1 + h22v 1 + h23h 31 u 1 + h32v 1 + h33 (17 )The matrix H formed from ... 10 (6) :15 31 15 36, 19 99. 40 . Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition.Proceedings of the IEEE, 86 (11 ):2278–23 24, November 19 98. 41 . ...
- 20
- 349
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 6 doc
... Tool in (4) 18 2 0. 81 Tool not in (4) and shaft in (2) 18 3 0. 81 Tool not in (1) and location in (right) 210 0. 84 Tool in (1, 2)236 0.85 Tool in (2 ,4) 240 0. 81 Tool in (1, 4) 244 0. 81 Location in ... constrain the manufacturing process to a particular subset of in uence variables.Neural Networks in Automotive Applications 10 5 1. 5 1. 6 1. 7 1. 8 1. 9 2x 10 4 −0.3−0.2−0 .1 00 .1 0.20.30 .4 0.50.6AccelkCircles ... 12 NN -1 External input(s)Feedforward connections 12 NN -1 External input(s)Z -1 Z -1 Time delay inputsZ -1 Z -1 Z -1 Z -1 Z -1 Z -1 Time delay inputsFeedback connectionsZ -1 Z -1 Feedback...
- 20
- 209
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 1 pptx
... Networks in Automotive Applications Danil Prokhorov 10 1 1 Models 10 12 VirtualSensors 10 33 Controllers 10 6 4 TrainingNN 11 15 RNN: AMotivatingExample 11 66 VerificationandValidation (V &V) 11 8References ... and Marco Sorrentino 14 5 1 Introduction 14 52 Manifold FuelFilmDynamics 14 63 AFR Control 14 83 .1 RNN Potential 14 9 4 RecurrentNeural Networks 14 9 4 .1 DynamicNetworkFeatures 15 0 4. 2 RecurrentNeuralNetworkArchitecturesfor ... 11 8References 11 9On Learning Machines for Engine ControlG´erard Bloch, Fabien Lauer, and Guillaume Colin 12 5 1 Introduction 12 5 1. 1 CommonFeaturesin EngineControl 12 5 1. 2 NeuralNetworksinEngineControl 12 6 1. 3...
- 20
- 362
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 2 pdf
... lift 1. 2) F09 > 21. 244 3 F15 > 0.0056 F15 <= 0. 017 4 F 21 > 0.0635 -> class Low [0.979]Rule 1/ 10: (92 .1/ 1.5, lift 1. 2) F 01 > -1. 563 F08 > 0.0 243 F09 > 21. 244 3 ... [0.828]Rule 1/ 5: (11 .5 /1. 5, lift 2 .1) F 01 > 2 .40 56 F 21 <= 0.0635 -> class High [0. 812 ]Rule 1/ 6: ( 21. 4/ 3.8, lift 2.0) F09 <= 21. 244 3 -> class High [0.7 94] Rule 1/ 7: (9.9 /1. 5, lift ... F09-F10) 32 70Pupil-diameter features only (F09-F10) 2 61 Driving-performance features (F 01- F08) 8 60PleaserefertoTable2forthefeatureindices02 4 68 10 12 1 3579 11 13 15 17 19 21 23252729 31 33Feature...
- 20
- 365
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 3 ppt
... (s) 1 3 94 (two intervals: 18 0 + 2 14 ) 516 910 2 90 (one interval) 210 3003 0 240 240 4 15 5 (one interval) 17 5 3305 16 0 (one interval) 393 5536 18 0 (one interval) 370 5507 310 (two intervals: 15 0 ... 310 (two intervals: 15 0 + 16 0) 6 31 9 41 8 842 (two intervals: 390 + 45 2) 765 1, 6079 210 (two intervals: 75 + 13 5) 255 46 5 10 673 (two intervals: 310 + 363) 612 1, 285 42 K. Torkkola et al.This ... Machine Intelligence, 23:6 81 685, 20 01. 10 . D. Cristinacce and T. Cootes. Feature Detection and Tracking with Constrained Local Models. Proceedings ofthe British Machine Vision Conf, 2006. 11 ....
- 20
- 319
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 7 pptx
... Automotive Applications 11 70 50 10 0 15 0 200 250 300 350 40 0 1 −0.500.5 1 0 50 10 0 15 0 200 250 300 350 40 0 1 −0.500.5 1 TestingTrainingFig. 11 . The RNN results after training. The segment from ... et al.: On Learning Machines for Engine Control, Studies in Computational Intelligence (SCI) 13 2, 12 5 14 4 (2008)www.springerlink.comc Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008 11 6 D. Prokhorovtransformation ... “Neural network training with the nprKF,” in Proceedingsof International Joint Conference on Neural Networks ’ 01, Washington, DC, 20 01, pp. 10 9 11 4. 10 1. D. Prokhorov, “Training recurrent neurocontrollers...
- 20
- 232
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 1 Part 8 potx
... =3.0 .4 0.6 0.8 1 0 10 20300 .4 0.6 0.8 1 0 10 20300 .4 0.6 0.8 1 0 10 20300 .4 0.6 0.8 1 0 10 20300 .4 0.6 0.8 1 0 10 20300 .4 0.6 0.8 1 0 10 2030Ne= 10 00 rp mOF =0◦CA/mOF =0. 41 ◦CA/mOF ... and Control in Spark Ignition Automotive Engines, Studies in Computational Intelligence (SCI) 13 2, 14 5 16 8 (2008)www.springerlink.comc Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008 13 4 G. Bloch et ... 6. 84 6.00 15 .83Prior model 26 4. 86 4. 93 9. 74 Mixed model 6 26 4. 85 4. 88 9.75Proposed model 6 26 2 .44 2 .15 5. 94 Experimental model 3 – – –Prior model 26 4. 93 4. 93 9. 74 Mixed model 3 26 4. 89 4. 86...
- 20
- 291
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 2 Part 4 pptx
... 2 67.7 10 0.030.7Slope 3 73.990 . 14 5.8Slope 4 10 0.037 .49 9.8Bin 1 83.6 31. 376.2Bin 2 90. 716 .088.7Bin 3 89. 6 14 .5 10 0.0Bin 4 92 .1 100. 0 14 .4 Bin 5 98 .12 0.698.6 In order to reduce the dimensionality ... 2. 512 .8 ± 2 .11 4 .1 ± 2 .12 1 .1 ± 3.733 .1 ± 3. 216 .3 ± 2.3data via classificationMPLS Tandem (serial) 15 .87 ± 2 .49 (12 .8 KB) fusionFusion center (parallel) 14 . 81 ± 3 .46 Majority voting 12 .06 ± 1. 89Na¨ıve ... in air intake system (F2) 10 .11 +0.76 −0.20 −0.72 11 .22 +0.75Blockage of air filter (F3) −75.55 +6 .42 +1. 37 +0.75 44 .20 +6.38Throttle angle sensor fault (F4) +0.63 1. 28 1. 19 +1. 31 +5.51...
- 20
- 252
- 0
Computational Intelligence in Automotive Applications Episode 2 Part 6 doc
... Objects-of-Interesttable to generate a set of goal paths forthe vehicle that meets the controlvalues specified in the table.GP 113 GP 1 14 GP 115 GP 116 GP 117 Vehicle’s Goal Paths -Fig. 14 . Elemental ... al.2Dynamic Trajectoriesbuilt from Goal Paths.GP 113 GP 1 14 GP 117 GP 116 GP 115 Fig. 15 . Primitive/Trajectory control module pre-calculates (at 10 0× real-time) the set of dynamic trajectory vectorsthat ... Distance2PositionObject-IDOffsetPassSpeedFollow in gDistCosts to ViolateX-809 34 Y-23882Z-2 345 7X-8093Y-23882X-809 34 X-809 34 X-809 34 Y-23882Z-2 345 7Objects-of-InterestTableFig. 13 . The Mobility control module tests the objects in...
- 20
- 203
- 0
Từ khóa: computational intelligence in electromyography analysisthermoplastic elastomers in automotive applicationsthiết kế bài giảng lịch sử 8 tập 1 part 2 docxthiết kế bài giảng lịch sử 8 tập 1 part 3 docxthiết kế bài giảng lịch sử 8 tập 1 part 5 docxthiết kế bài giảng lịch sử 8 tập 1 part 6 docxthiết kế bài giảng lịch sử 8 tập 1 part 7 docxthiết kế bài giảng vật lý 10 tập 1 part 4 pdfthiết kế bài giảng vật lý 11 tập 1 part 5 doctiếng anh giao tiếp new headway tập 1 part 4tiếng nhật dành cho người mới bắt đầu tập 1 part 4 pdftự học tiếng pháp tập 1 part 4 pdftư vấn quản lý tập 1 part 4 pdftài liệu new english file upper intermediate work book part 4 docxtài liệu new english file pre intermediate students book part 4 docxBáo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngNghiên cứu sự hình thành lớp bảo vệ và khả năng chống ăn mòn của thép bền thời tiết trong điều kiện khí hậu nhiệt đới việt namNghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấpGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitNghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùngNghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúngĐịnh tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Chuong 2 nhận dạng rui roQuản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtGiáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtNguyên tắc phân hóa trách nhiệm hình sự đối với người dưới 18 tuổi phạm tội trong pháp luật hình sự Việt Nam (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt namMÔN TRUYỀN THÔNG MARKETING TÍCH HỢP