网络营销esp模型过程

1、什么是ESP战略绩效系统？

ESP，又称战略绩效管理系统，主要解决客户的战略管理、战略执行、指标管理和绩效考核问题。
ESP战略绩效管理系统是为企业、政府以及其他组织的战略能够有效执行而设计，可以帮助企业将战略、目标、计划、任务、指标的执行落地，可以帮助各级政府部门将年度规划、管理重点执行落地，并且能够动态的评估KPI指标的执行效果，从而实现过程管理与结果管理相结合的双重效果。产品的主要依据是组织管理、流程管理、目标管理和平衡计分卡（BSC）理论，将战略、目标、计划、任务、指标、绩效和价值进行系统化的管理，形成了人人有目标、人人有指标，人人有绩效、人人有价值，从而来实现有实际意义的组织绩效、部门绩效和个人绩效。
主要功能包括：战略执行管理、战略监控、战略绩效、战略保障、运营系统、管理工具。

战略性绩效管理是指对企业的长期战略制定实施过程及其结果采取一定的方法进行考核评价，并辅以相应激励机制的一种管理制度。战略绩效管理即以战略为导向的绩效管理系统， 并促使企业在计划、组织、控制等所有管理活动中全方位的发生联系并适时进行监控的体系。其活动内容主要包括两方面： 一是根据企业战略， 建立科学规范的绩效管理体系， 以战略为中心牵引企业各项经营活动； 二是依据相关绩效管理制度， 对每一个绩效管理循环周期进行检讨， 对经营团队或责任人进行绩效评价， 并根据评价结果对其进行价值分配。

2、ESP到底是做什么用的？

是对旨在提升车辆的操控表现的同时、有效地防止汽车达到其动态极限时失控的系内统或程序的通容称。电子稳定程序能提升车辆的安全性和操控性。

拓展资料

ESP是英文Electronic Stability Program的缩写，中文译成“电子稳定程序”。它通过对从各传感器传来的车辆行驶状态信息进行分析，然后向ABS、ASR发出纠偏指令，来帮助车辆维持动态平衡。ESP可以使车辆在各种状况下保持最佳的稳定性，在转向过度或转向不足的情形下效果更加明显。

工作原理:

在一定的路面条件和车辆负载条件下，车轮能够提供的最大附着力为定值，即在极限情况下，车轮受到的纵向力（沿车轮滚动方向）与侧向力（垂直车轮滚动方向）为此消彼长关系。电子稳定程序可分别控制各轮的纵向的制动力，从而对侧向力施加影响，从而提高车辆的操控性能。

当纵向力达到极值时（比如车轮抱死），侧向力即为0，此时车辆的横向运动将不受控制，即发生侧滑，此时可能无法按司机的意愿进行变道或者转弯。电子稳定程序可以检测并预防车辆侧滑，当电子稳定程序检测到车辆将要失控，它会向特定的车轮施加制动力从而帮助车辆按照驾驶者期望的方向前进。

3、网络营销的ESP战略是什么

车身电子稳定系统(Electronic Stability Program,简称ESP) 2,钥匙打开,ESP灯亮

4、简述ABS系统对制动压力的调压过程/简述EDB装置的工作原理。ESP系统的主要功能是什么？简述其工作原理。

ABS是Anti-LockBrakeSystem的英文缩写，即“刹车防抱死系统”。在没有ABS时，如果紧急刹车一般会使轮胎抱死，由于抱死之后轮胎与地面是滑动摩擦，所以刹车的距离会变长。如果前轮锁死，车子失去侧向转向力，容易跑偏；如果后轮锁死，后轮将失去侧向抓地力，容易发生甩尾 。特别是在积雪路面，当紧急制动时，更容易发生上述的情况。ABS是通过控制刹车油压的收放，来达到对车轮抱死的控制。其工作过程实际上是快速地完成“一放一收”的循环工作过程，使车辆始终处于临界抱死的间隙滚动状态。

EBD的英文全称是ElectricBrakeforceDis-tribution，中文直译为“电子制动力分配”。EBD的功能就是在汽车制动的瞬间，高速计算出四个轮胎由于附着不同而导致的摩擦力数值，然后调整制动装置，使其按照设定的程序在运动中高速调整，达到制动力与摩擦力（牵引力）的匹配，以保证车辆的平稳和安全。

ESP是英文ElectronicStabilityProgram的缩写，中文译成“电子稳定程序”。这一组系统通常是支援ABS及ASR（驱动防滑系统，又称牵引力控制系统）的功能。它通过对从各传感器传来的车辆行驶状态信息进行分析，然后向ABS、ASR发出纠偏指令，来帮助车辆维持动态平衡。ESP可以使车辆在各种状况下保持最佳的稳定性，在转向过度或转向不足的情形下效果更加明显。

ESP一般需要安装转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器等。ESP可以监控汽车行驶状态，并自动向一个或多个车轮施加制动力，以保持车子在正常的车道上运行，甚至在某些情况下可以进行每秒150次的制动。目前ESP有3种类型：能向4个车轮独立施加制动力的四通道或四轮系统；能对两个前轮独立施加制动力的双通道系统；能对两个前轮独立施加制动力和对后轮同时施加制动力的三通道系统。

参考网络

5、ESP是什么？具体功能和作用？

ESP：电子稳定装置(Electronic Stablity Program，简称ESP)是由奔驰汽车公司首先应用在它的级车上的。ESP实际上是一种牵引力控制系统，与其他牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且可控制从动轮。如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会刹慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会刹慢内后轮，从而校正行驶方向。
ESP大概由以下几部分组成。
1、传感器：转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器、方向盘油门刹车踏板传感器等。这些传感器负责采集车身状态的数据。
2、ESP电脑：将传感器采集到的数据进行计算，算出车身状态然后跟存储器里面预先设定的数据进行比对。当电脑计算数据超出存储器预存的数值，即车身临近失控或者已经失控的时候则命令执行器工作，以保证车身行驶状态能够尽量满足驾驶员的意图。
3、执行器：说白了ESP的执行器就是4个车轮的刹车系统，其实ESP就是帮驾驶员踩刹车。和没有ESP的车不同的是，装备有ESP的车其刹车系统具有蓄压功能。简单的说蓄压就是电脑可以根据需要，在驾驶员没踩刹车的时候替驾驶员向某个车轮的制动油管加压好让这个车轮产生制动力。另外ESP还能控制发动机的动力输出什么的，反正是相关的设备他都能插一腿！
4、与驾驶员的沟通：仪表盘上的ESP灯。
ESP的工作过程：
1、这车左转当车辆出现转向不足的时候（就是速度太快拐不过来了）。ESP各个传感器会把转向不足的消息告诉电脑，然后电脑就控制左后轮制动，产生一个拉力和一个扭力来对抗车头向右推的转向不足趋势。
2、还是左转，后轮抓地不足或者后驱车油门踩猛了出现转向过度的时候（就是甩屁股）。ESP会控制右前轮制动，同时减小发动机输出的功率。纠正错误的转向姿态。
3、直线刹车由于地面附着力不均匀出现跑偏的时候（这事有ABS的车也会出现，我下雪的时候老在雪地上这么玩，这时候车身会向抓地强的一边跑偏）。ESP会控制附着力强的轮子减小制动力，让车按照驾驶员预想的行驶线路前进。同样当一边刹车一边转向的时候ESP也会控制某些车轮增大制动力或者减小制动力让车子按照驾驶员的意图行进。

6、esp怎么esp怎么开启和关闭

表台上都有ESP按键，默认打开，按off键灯亮是关闭。

7、esp的工作过程

1、当车辆左转出现转向不足的时候（就是速度太快拐不过来了）。ESP各个传感器会把回转向不足的信答息告诉电脑，然后电脑就控制左后轮制动，产生一个拉力和一个扭力来对抗车头向右推的转向不足趋势。
2、还是左转，后轮抓地不足或者后驱车油门踩猛了出现转向过度的时候（就是甩屁股）。ESP会控制右前轮制动，同时减小发动机输出的功率。纠正错误的转向姿态。
3、直线刹车由于地面附着力不均匀出现跑偏的时候（这时有ABS的车也会出现，我下雪的时候老在雪地上这么玩，这时候车身会向抓地强的一边跑偏）。ESP会控制附着力强的轮子减小制动力，让车按照驾驶员预想的行驶线路前进。同样当一边刹车一边转向的时候ESP也会控制某些车轮增大制动力或者减小制动力让车子按照驾驶员的意图行进。

8、神经网络Hopfield模型

一、Hopfield模型概述

1982年，美国加州工学院.Hopfield发表一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文。他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型——Hopfield人工神经网络。

Hopfield人工神经网络是一种反馈网络(Recurrent Network)，又称自联想记忆网络。其目的是为了设计一个网络，存储一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到所存储的某个平衡点上。

Hopfield网络是单层对称全反馈网络，根据其激活函数的选取不同，可分为离散型Hopfield网络(Discrete Hopfield Neural Network，简称 DHNN)和连续型 Hopfield 网络(Continue Hopfield Neural Network，简称CHNN)。离散型Hopfield网络的激活函数为二值型阶跃函数，主要用于联想记忆、模式分类、模式识别。这个软件为离散型Hopfield网络的设计、应用。

二、Hopfield模型原理

离散型Hopfield网络的设计目的是使任意输入矢量经过网络循环最终收敛到网络所记忆的某个样本上。

正交化的权值设计

这一方法的基本思想和出发点是为了满足下面4个要求：

1)保证系统在异步工作时的稳定性，即它的权值是对称的，满足

wij=wji，i，j=1，2…，N；

2)保证所有要求记忆的稳定平衡点都能收敛到自己；

3)使伪稳定点的数目尽可能地少；

4)使稳定点的吸引力尽可能地大。

正交化权值的计算公式推导如下：

1)已知有P个需要存储的稳定平衡点x1，x2…，xP-1，xP，xp∈RN，计算N×(P-1)阶矩阵A∈RN×(P-1)：

A=(x1-xPx2-xP…xP-1-xP)T。

2)对A做奇异值分解

A=USVT，

U=(u1u2…uN)，

V=(υ1υ2…υP-1)，

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Σ=diαg(λ1，λ2，…，λK)，O为零矩阵。

K维空间为N维空间的子空间，它由K个独立的基组成：

K=rαnk(A)，

设{u1u2…uK}为A的正交基，而{uK+1uK+2…uN}为N维空间的补充正交基。下面利用U矩阵来设计权值。

3)构造

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总的连接权矩阵为：

Wt=Wp-T·Wm，

其中，T为大于-1的参数，缺省值为10。

Wp和Wm均满足对称条件，即

(wp)ij=(wp)ji，

(wm)ij=(wm)ji，

因而Wt中分量也满足对称条件。这就保证了系统在异步时能够收敛并且不会出现极限环。

4)网络的偏差构造为

bt=xP-Wt·xP。

下面推导记忆样本能够收敛到自己的有效性。

(1)对于输入样本中的任意目标矢量xp，p=1，2，…，P，因为(xp-xP)是A中的一个矢量，它属于A的秩所定义的K个基空间的矢量，所以必存在系数α1，α2，…，αK，使

xp-xP=α1u1+α2u2+…+αKuK，

即

xp=α1u1+α2u2+…+αKuK+xP，

对于U中任意一个ui，有

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由正交性质可知，上式中

当i=j，

；

当i≠j，

；

对于输入模式xi，其网络输出为

yi=sgn(Wtxi+bt)

=sgn(Wpxi-T·Wmxi+xP-WpxP+T·WmxP)

=sgn[Wp(xi-xP)-T·Wm(xi-xP)+xP]

=sgn[(Wp-T·Wm)(xi-xP)+xP]

=sgn[Wt(xi-xP)+xP]

=sgn[(xi-xP)+xP]

=xi。

(2)对于输入模式xP，其网络输出为

yP=sgn(WtxP+bt)

=sgn(WtxP+xP-WtxP)

=sgn(xP)

=xP。

(3)如果输入一个不是记忆样本的x，网络输出为

y=sgn(Wtx+bt)

=sgn[(Wp-T·Wm)(x-xP)+xP]

=sgn[Wt(x-xP)+xP]。

因为x不是已学习过的记忆样本，x-xP不是A中的矢量，则必然有

Wt(x-xP)≠x-xP，

并且再设计过程中可以通过调节Wt=Wp-T·Wm中的参数T的大小来控制(x-xP)与xP的符号，以保证输入矢量x与记忆样本之间存在足够的大小余额，从而使sgn(Wtx+bt)≠x，使x不能收敛到自身。

用输入模式给出一组目标平衡点，函数HopfieldDesign( )可以设计出 Hopfield 网络的权值和偏差，保证网络对给定的目标矢量能收敛到稳定的平衡点。

设计好网络后，可以应用函数HopfieldSimu( )，对输入矢量进行分类，这些输入矢量将趋近目标平衡点，最终找到他们的目标矢量，作为对输入矢量进行分类。

三、总体算法

1.Hopfield网络权值W[N][N]、偏差b[N]设计总体算法

应用正交化权值设计方法，设计Hopfield网络；

根据给定的目标矢量设计产生权值W[N][N]，偏差b[N]；

使Hopfield网络的稳定输出矢量与给定的目标矢量一致。

1)输入P个输入模式X=(x[1]，x[2]，…，x[P-1]，x[P])

输入参数，包括T、h；

2)由X[N][P]构造A[N][P-1]=(x[1]-x[P]，x[2]-x[P]，…，x[P-1]-x[P])；

3)对A[N][P-1]作奇异值分解A=USVT；

4)求A[N][P-1]的秩rank；

5)由U=(u[1]，u[2]，…，u[K])构造Wp[N][N]；

6)由U=(u[K+1]，…，u[N])构造Wm[N][N]；

7)构造Wt[N][N]=Wp[N][N]-T*Wm[N][N]；

8)构造bt[N]=X[N][P]-Wt[N][N]*X[N][P]；

9)构造W[N][N](9～13)，

构造W1[N][N]=h*Wt[N][N]；

10)求W1[N][N]的特征值矩阵Val[N][N](对角线元素为特征值，其余为0)，特征向量矩阵Vec[N][N]；

11)求Eval[N][N]=diag{exp[diag(Val)]}[N][N]；

12)求Vec[N][N]的逆Invec[N][N]；

13)构造W[N][N]=Vec[N][N]*Eval[N][N]*Invec[N][N]；

14)构造b[N]，(14～15)，

C1=exp(h)-1，

C2=-(exp(-T*h)-1)/T；

15)构造

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Uˊ——U的转置；

16)输出W[N][N]，b[N]；

17)结束。

2.Hopfield网络预测应用总体算法

Hopfield网络由一层N个斜坡函数神经元组成。

应用正交化权值设计方法，设计Hopfield网络。

根据给定的目标矢量设计产生权值W[N][N]，偏差b[N]。

初始输出为X[N][P]，

计算X[N][P]=f(W[N][N]*X[N][P]+b[N])，

进行T次迭代，

返回最终输出X[N][P]，可以看作初始输出的分类。

3.斜坡函数

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输出范围[-1，1]。

四、数据流图

Hopfield网数据流图见附图3。

五、调用函数说明

1.一般实矩阵奇异值分解

(1)功能

用豪斯荷尔德(Householder)变换及变形QR算法对一般实矩阵进行奇异值分解。

(2)方法说明

设A为m×n的实矩阵，则存在一个m×m的列正交矩阵U和n×n的列正交矩阵V，使

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成立。其中

Σ=diag(σ0，σ1，…σp)p⩽min(m，n)-1，

且σ0≥σ1≥…≥σp＞0，

上式称为实矩阵A的奇异值分解式，σi(i=0，1，…，p)称为A的奇异值。

奇异值分解分两大步：

第一步：用豪斯荷尔德变换将A约化为双对角线矩阵。即

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其中

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中的每一个变换Uj(j=0，1，…，k-1)将A中的第j列主对角线以下的元素变为0，而

中的每一个变换Vj(j=0，1，…，l-1)将A中的第j行主对角线紧邻的右次对角线元素右边的元素变为0。]]

j具有如下形式：

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其中ρ为一个比例因子，以避免计算过程中的溢出现象与误差的累积，Vj是一个列向量。即

Vj=(υ0，υ1，…，υn-1)，

则

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其中

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第二步：用变形的QR算法进行迭代，计算所有的奇异值。即：用一系列的平面旋转变换对双对角线矩阵B逐步变换成对角矩阵。

在每一次的迭代中，用变换

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其中变换

将B中第j列主对角线下的一个非0元素变为0，同时在第j行的次对角线元素的右边出现一个非0元素；而变换Vj，j+1将第j-1行的次对角线元素右边的一个0元素变为0，同时在第j列的主对角线元素的下方出现一个非0元素。由此可知，经过一次迭代(j=0，1，…，p-1)后，B′仍为双对角线矩阵。但随着迭代的进行。最后收敛为对角矩阵，其对角线上的元素为奇异值。

在每次迭代时，经过初始化变换V01后，将在第0列的主对角线下方出现一个非0元素。在变换V01中，选择位移植u的计算公式如下：

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最后还需要对奇异值按非递增次序进行排列。

在上述变换过程中，若对于某个次对角线元素ej满足

｜ej｜⩽ε(｜sj+1｜+｜sj｜)

则可以认为ej为0。

若对角线元素sj满足

｜sj｜⩽ε(｜ej-1｜+｜ej｜)

则可以认为sj为0(即为0奇异值)。其中ε为给定的精度要求。

(3)调用说明

int bmuav(double*a，int m，int n，double*u，double*v，double eps，int ka)，

本函数返回一个整型标志值，若返回的标志值小于0，则表示出现了迭代60次还未求得某个奇异值的情况。此时，矩阵的分解式为UAVT；若返回的标志值大于0，则表示正常返回。

形参说明：

a——指向双精度实型数组的指针，体积为m×n。存放m×n的实矩阵A；返回时，其对角线给出奇异值(以非递增次序排列)，其余元素为0；

m——整型变量，实矩阵A的行数；

n——整型变量，实矩阵A的列数；

u——指向双精度实型数组的指针，体积为m×m。返回时存放左奇异向量U；

υ——指向双精度实型数组的指针，体积为n×n。返回时存放右奇异向量VT；

esp——双精度实型变量，给定的精度要求；

ka——整型变量，其值为max(m，n)+1。

2.求实对称矩阵特征值和特征向量的雅可比过关法

(1)功能

用雅可比(Jacobi)方法求实对称矩阵的全部特征值与相应的特征向量。

(2)方法说明

雅可比方法的基本思想如下。

设n阶矩阵A为对称矩阵。在n阶对称矩阵A的非对角线元素中选取一个绝对值最大的元素，设为apq。利用平面旋转变换矩阵R0(p，q，θ)对A进行正交相似变换：

A1=R0(p，q，θ)TA，

其中R0(p，q，θ)的元素为

rpp=cosθ，rqq=cosθ，rpq=sinθ，

rqp=sinθ，rij=0，i，j≠p，q。

如果按下式确定角度θ，

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则对称矩阵A经上述变换后，其非对角线元素的平方和将减少

，对角线元素的平方和增加

，而矩阵中所有元素的平方和保持不变。由此可知，对称矩阵A每次经过一次变换，其非对角线元素的平方和“向零接近一步”。因此，只要反复进行上述变换，就可以逐步将矩阵A变为对角矩阵。对角矩阵中对角线上的元素λ0，λ1，…，λn-1即为特征值，而每一步中的平面旋转矩阵的乘积的第i列(i=0，1，…，n-1)即为与λi相应的特征向量。

综上所述，用雅可比方法求n阶对称矩阵A的特征值及相应特征向量的步骤如下：

1)令S=In(In为单位矩阵)；

2)在A中选取非对角线元素中绝对值最大者，设为apq；

3)若｜apq｜＜ε，则迭代过程结束。此时对角线元素aii(i=0，1，…，n-1)即为特征值λi，矩阵S的第i列为与λi相应的特征向量。否则，继续下一步；

4)计算平面旋转矩阵的元素及其变换后的矩阵A1的元素。其计算公式如下

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5)S=S·R(p，q，θ)，转(2)。

在选取非对角线上的绝对值最大的元素时用如下方法：

首先计算实对称矩阵A的非对角线元素的平方和的平方根

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然后设置关口υ1=υ0/n，在非对角线元素中按行扫描选取第一个绝对值大于或等于υ1的元素αpq进行平面旋转变换，直到所有非对角线元素的绝对值均小于υ1为止。再设关口υ2=υ1/n，重复这个过程。以此类推，这个过程一直作用到对于某个υk＜ε为止。

(3)调用说明

void cjcbj(double*a，int n，double*v，double eps)。

形参说明：

a——指向双精度实型数组的指针，体积为n×n，存放n阶实对称矩阵A；返回时，其对角线存放n个特征值；

n——整型变量，实矩阵A的阶数；

υ——指向双精度实型数组的指针，体积为n×n，返回特征向量，其中第i列为与λi(即返回的αii，i=0，1，……，n-1)对应的特征向量；

esp——双精度实型变量。给定的精度要求。

3.矩阵求逆

(1)功能

用全选主元高斯-约当(Gauss-Jordan)消去法求n阶实矩阵A的逆矩阵。

(2)方法说明

高斯-约当法(全选主元)求逆的步骤如下：

首先，对于k从0到n-1做如下几步：

1)从第k行、第k列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素，并记住此元素所在的行号和列号，再通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上，这一步称为全选主元；

2)

；

3)

，i，j=0，1，…，n-1(i，j≠k)；

4)αij-

，i，j=0，1，…，n-1(i，j≠k)；

5)-

，i，j=0，1，…，n-1(i≠k)；

最后，根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复，恢复原则如下：在全选主元过程中，先交换的行、列后进行恢复；原来的行(列)交换用列(行)交换来恢复。

图8-4 东昆仑—柴北缘地区基于HOPFIELD模型的铜矿分类结果图

(3)调用说明

int brinv(double*a，int n)。

本函数返回一个整型标志位。若返回的标志位为0，则表示矩阵A奇异，还输出信息“err**not inv”；若返回的标志位不为0，则表示正常返回。

形参说明：

a——指向双精度实型数组的指针，体积为n×n。存放原矩阵A；返回时，存放其逆矩阵A-1；

n——整型变量，矩阵的阶数。

六、实例

实例：柴北缘—东昆仑地区铜矿分类预测。

选取8种因素，分别是重砂异常存在标志、水化异常存在标志、化探异常峰值、地质图熵值、Ms存在标志、Gs存在标志、Shdadlie到区的距离、构造线线密度。

构置原始变量，并根据原始数据构造预测模型。

HOPFIELD模型参数设置：训练模式维数8，预测样本个数774，参数个数8，迭代次数330。

结果分44类(图8-4，表8-5)。

表8-5 原始数据表及分类结果（部分）

续表

9、ESP的组成是什么？

在汽车行驶过程中，ESP系统通过不同传感器实时监控驾驶者转角方向、车速、油门开回度、刹车立即车身倾斜答度，和测斜速度，由控制单元通过这些传感器的信号多车辆的运行状态进行判断，经热发出控制指令，通过调整发动机的转速和车轮上的刹车力分布，修正过度转向或转向不足。因此，ESP在提高汽车行驶稳定方面效果显著。

10、网络营销esp战略模型是什么?

通过对网络营销环境的分析（包括法律、道德、技术以及其它竞争……通常采用的是SWOT分析法)来决定网络营销战略，继而做出网络营销规划（网络营销组合、客户关系管理），通过绩效考核指标来分析网络营销效果如何