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申请/专利权人：江西科技学院

摘要：本发明实施例涉及智能汽车技术领域，具体公开了一种智能汽车悬架控制系统，包括：数据联动采集单元，用于识别并连接邻行智能车辆，进行数据联动采集，获取自车状态数据和邻车状态数据；状态数据处理单元；数据识别分析单元，用于获取车辆探测数据，进行识别分析，确定当前路面类型；悬架自适应调节单元；攻击防御处理单元，用于进行系统安全监测与攻击防御处理；数据加密处理单元。能够进行数据联动采集，获取自车状态数据和邻车状态数据，并获取车辆探测数据，进行综合的识别分析，确定当前路面类型，进行汽车悬架的自适应调节，使得汽车悬架的调节更加准确，并且能够进行网络攻击的判断与处理，提高智能汽车系统的安全性。

主权项：1.一种智能汽车悬架控制系统，其特征在于，所述系统包括数据联动采集单元、状态数据处理单元、数据识别分析单元、悬架自适应调节单元、攻击防御处理单元和数据加密处理单元，其中：数据联动采集单元，用于识别并连接邻行智能车辆，进行数据联动采集，获取自车状态数据和邻车状态数据；状态数据处理单元，用于对所述自车状态数据和所述邻车状态数据进行处理，生成有效状态数据；数据识别分析单元，用于获取车辆探测数据，结合所述有效状态数据进行识别分析，确定当前路面类型；悬架自适应调节单元，用于按照所述当前路面类型，进行汽车悬架的自适应调节；攻击防御处理单元，用于进行系统安全监测，判断是否具有网络攻击，并在具有网络攻击时，进行攻击防御处理；数据加密处理单元，用于识别车辆重要数据，对所述车辆重要数据进行加密传输与加密存储；所述数据识别分析单元具体包括：探测数据获取模块，用于获取摄像头和雷达的车辆探测数据；数据结合模块，用于结合所述车辆探测数据和所述有效状态数据，生成样本状态数据；类型识别模块，用于通过机器学习算法，对所述样本状态数据进行识别分析，确定当前路面类型；在类型识别模块中，通过机器学习算法，对所述样本状态数据进行识别分析，确定当前路面类型的步骤，对应有如下函数表达式： ；其中，表示输出函数，用于预测为特定路面类型的概率；表示激活函数，用于输出映射到区间的概率；表示线性项的函数部分，表示正弦函数项的函数部分，表示乘积项的函数部分，表示输入特征的数量，表示第个特征值对应的权重，表示输入样本状态数据的第个特征值，表示偏置项，均表示预设常数，均表示第一可学习参数，表示输入样本状态数据的第个特征值。

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