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Vehicle Information Influence Degree Screening Method Based on GEP Optimized RBF Neural NetworkMétodo de cribado del grado de influencia de la información del vehículo basado en la red neuronal RBF optimizada por GEP

Resumen

Debido al continuo progreso en el campo del hardware de vehículos, la condición de que un vehículo no pueda cargar un algoritmo complejo ya no existe. Al mismo tiempo, con el progreso en el campo del hardware de vehículos, varios estudios han informado un crecimiento exponencial en la operación real. Para resolver el problema de un gran número de transmisiones de datos en una operación real, se propone la transmisión inalámbrica para información de texto (incluida la información de posición) sobre la base de los principios de la probabilidad de máxima entropía y el modelo de predicción de redes neuronales combinado con la optimización del algoritmo de codificación de Huffman, desde el intercambio de datos hasta el proceso completo de extracción de datos. Los resultados de las pruebas mostraron que la información de vehículos de tipo texto basada en un algoritmo comprimido para optimizar el algoritmo de compresión y transmisión de datos podría realizar efectivamente la compresión de datos, lograr una tasa de compresión más alta e integridad en la transmisión de datos

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