【摘 要】
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极限学习机（extreme learning machine，ELM）是一种新型的前馈神经网络，可有效的处理复杂的非线性的回归拟合问题。本文提出了基于极限学习机的机器人逆动力学模型的建模方法，阐述
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极限学习机（extreme learning machine，ELM）是一种新型的前馈神经网络，可有效的处理复杂的非线性的回归拟合问题。本文提出了基于极限学习机的机器人逆动力学模型的建模方法，阐述了基本的设计思想和具体的算法过程，通过对二自由度刚性机器人的仿真，结果验证了该方法的有效性和可行性，与RBF神经网络相比极限学习机的优点在于训练时间短，能极快的达到全局收敛，且非线性系统建模精度和模型泛化能力都得到提高。
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