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利用基于神经网络的复合学习方案实现了机器人操作手末端执行装置的高精度轨迹跟踪.提出了通过对网络输出数据进行补偿以使网络在训练时快速收敛的方法,并推证了广义BP(误差向后传播)算法。它不需要机器人的动力学模型,仿真结果表明,该方法可适用于具有高度非线性和受各种不确定性干扰的复杂系统的控制中。
基于神经网络的复合学习方案及在机器人控制中的应用
【摘 要】
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利用基于神经网络的复合学习方案实现了机器人操作手末端执行装置的高精度轨迹跟踪.提出了通过对网络输出数据进行补偿以使网络在训练时快速收敛的方法,并推证了广义BP(误差
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨工业大学控制工程系研究生
【出 处】
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哈尔滨工业大学学报
【发表日期】
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1993年4期
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