【摘 要】
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为优化模糊神经网络的学习速度、收敛性和稳定性，在移动机器人局部路径规划中构建了基于T—S（Talkgl-Sugeno）模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器（超声波、摄像
【机 构】
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西南科技大学国家级综合性工程训练中心,西南科技大学信息工程学院
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为优化模糊神经网络的学习速度、收敛性和稳定性，在移动机器人局部路径规划中构建了基于T—S（Talkgl-Sugeno）模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器（超声波、摄像头）采集并优化，将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出，以便机器人实现局部路径规划；将高斯函数变形后作为避碰隶属函数，并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数，构建五层T—S型模糊神经网络；在此基础上应用改进型误差反传学习算法，通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析，
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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