【摘 要】
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针对六维力传感器动态建模问题,提出了一种改进差分进化算法结合函数连接型神经网络(IDE-FLANN)的动态建模方法,该方法在继承了函数连接型神经网络(FLANN)特殊结构的基础上,
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,中国科学院合肥物质科学研究院
【基金项目】
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政府间国际科技创新合作重点专项项目(2017YFE0129700),安徽省自然科学基金项目(1808085QF214),中国科学院战略性先导科技专项项目(A类)(XDA22040303),中国科学院仪器设备功能开发技术创新项目(E02CAF11291)
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针对六维力传感器动态建模问题,提出了一种改进差分进化算法结合函数连接型神经网络(IDE-FLANN)的动态建模方法,该方法在继承了函数连接型神经网络(FLANN)特殊结构的基础上,进一步发展了差分进化算法(DE)的寻优建模能力,具有结构巧妙、建模能力强的特点。实验结果表明:该方法可以有效克服FLANN方法易于陷入局部最优值的缺陷,与常用建模方法相比,该方法具有建模速度快、精度高、鲁棒性强的优点。
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