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针对移动机器人建立了基于BP神经网络的智能避障控制模型,提出了初始权值优化技术,使得样本组与初始权值相匹配,显著地提高了网络的收敛速度.为了提高系统的实时性,文中采用C和汇编语言混合编制控制程序.计算机仿真和实测结果表明该系统具有学习能力强、人机交互效果好等优点.
初始权值优化技术在机器人学习中的应用
【摘 要】
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针对移动机器人建立了基于BP神经网络的智能避障控制模型,提出了初始权值优化技术,使得样本组与初始权值相匹配,显著地提高了网络的收敛速度.为了提高系统的实时性,文中采用C
【机 构】
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中国海洋大学
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2005年9期
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