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基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究
文献摘要：
基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状,阐述了地铁列车智能驾驶发展及研究的必要性.针对当前无人驾驶采用的机器学习算法可解释性差的缺陷,引入模糊系统,提出了基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统,以两种方式实现人机混合智能.探索了结合认知系统的地铁列车无人驾驶系统,为实现真正意义上的强人工智能地铁列车无人驾驶系统提供了一种面向未来的解决方案.
文献关键词：
地铁;无人驾驶;人机混合智能
中图分类号：
作者姓名：
黄本遵;陈德旺;何振峰;邓新国;GIUSEPPE CARLO Marano
作者机构：
福州大学计算机与大数据学院,福建福州 350108;福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室,福建福州 350108;福建工程学院交通运输学院,福建福州 350118;都灵理工大学,意大利都灵 EI10129
文献出处：
引用格式：
[1]黄本遵;陈德旺;何振峰;邓新国;GIUSEPPE CARLO Marano-.基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究)[J].智能科学与技术学报,2022(04):584-591
A类：
列车智能驾驶
B类：
人机混合智能,地铁列车,无人驾驶系统,外地,车驾,驾驶技术,机器学习算法,可解释性,模糊系统,两种方式,认知系统,强人工智能,面向未来
AB值：
0.190243
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