【摘 要】
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采用多层前向神经网络建立机械手逆运动学模型。提出了一种改进遗传算法来学习网络的权系数，其交叉概率根据解的适应度来自适应调整，变异概率根据迭代次数来动态调整。这样可以
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采用多层前向神经网络建立机械手逆运动学模型。提出了一种改进遗传算法来学习网络的权系数，其交叉概率根据解的适应度来自适应调整，变异概率根据迭代次数来动态调整。这样可以有效地克服传统的反向传播算法求解精度低、搜索速度慢、易陷于局部极小的缺点。仿真结果表明，所提方法大大提高了机械手逆运动学解的精度，确保快速达到全局收敛。
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