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求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型，通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解，在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构，生成RBF网络隐层。当网络结构确定时，采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出，用免疫原理训练的神经网络收敛速度快，泛化能力强，可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。