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该文提出了基于函数联接型神经网络(FLANN)的动态非线性时序模型的参数辨识方法，解决了原有最小二乘算法受舍入误差影响严重，参数估计精度不高的问题；对机器人多维腕力传感器动态标定数据的建模结果证明了方法的正确性和有效性。
基于FLANN的动态非线性时序模型参数辨识方法
【摘 要】
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该文提出了基于函数联接型神经网络(FLANN)的动态非线性时序模型的参数辨识方法，解决了原有最小二乘算法受舍入误差影响严重，参数估计精度不高的问题；对机器人多维腕力传感器动
【机 构】
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北京控制工程研究所(北京)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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