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通过对RBF网络学习算法的分析,并在此基础上对最近邻聚类算法进行改进,以提高训练速度;并针对最近邻聚类算法整体拟合效果不十分理想,对网络的输出进行修正,提高了求解精度。采用所提出的改进算法训练RBF网络,建立机械手逆运动学模型,仿真结果表明了该算法的有效性。
基于RBF网络的机械手运动学逆解
【摘 要】
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通过对RBF网络学习算法的分析,并在此基础上对最近邻聚类算法进行改进,以提高训练速度;并针对最近邻聚类算法整体拟合效果不十分理想,对网络的输出进行修正,提高了求解精度。
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年14期
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