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研究了机械手控制的逆运动学问题，提出了一种克服Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的局部极值问题的网络参数扰动算法，通过数字模拟分析了该算法的性能，并将该算法成功地应用于机械手控制的逆运动学问题。计算机仿真表明，这种神经网络控制方法不仅具有较快的速度，而且大大提高了对机械手的控制精度。
一种机器人逆运动学求解的神经网络方法
【摘 要】
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研究了机械手控制的逆运动学问题，提出了一种克服Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的局部极值问题的网络参数扰动算法，通过数字模拟分析了该算法的性能，并将该算法成功地应用于机械手控制的逆运动学问题。计
【机 构】
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东南大学无线电工程系,中国科学技术大学计算机科学系
【出 处】
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电子科技大学学报
【发表日期】
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1998年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金,国家攀登计划—认知科学（神经网络）资助
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