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针对移动机器人的避障问题,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统的智能控制方法.根据专家经验构造初始模糊神经网络,然后利用神经网络的学习算法对输入输出数据进行训练,优化模糊隶属度函数的参数.训练后的神经模糊控制器能更好地控制机器人的避障行为.仿真结果表明,此方法具有可行性和有效性.
基于ANFIS的移动机器人避障行为
【摘 要】
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针对移动机器人的避障问题,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统的智能控制方法.根据专家经验构造初始模糊神经网络,然后利用神经网络的学习算法对输入输出数据进行训练,优
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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山东理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年2期
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