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针对换挡机械手机构特性,采用Levenberg-Marquandt算法设计了3层改进BP网络模型。以标定数据中的一部分作为样本对上述神经网络进行训练、仿真并预测另一部分数据,经过对结果的误差分析和与采用其他算法比较,验证了改进BP网络模型的有效性和精确性。其算法可成功应用于机器人系统中。
改进BP神经网络在汽车换挡机械手运动轨迹测量中的应用
【摘 要】
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针对换挡机械手机构特性,采用Levenberg-Marquandt算法设计了3层改进BP网络模型。以标定数据中的一部分作为样本对上述神经网络进行训练、仿真并预测另一部分数据,经过对结果的误差分析和与采用其他算法比较,验证了改进BP网络模型的有效性和精确性。其算法可成功应用于机器人系统中。
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程系,扬州大学机械工程学院
【出 处】
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工业仪表与自动化装置
【发表日期】
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2007年04期
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