| 基于径向基函数神经网络的机器人系统辨识 |
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| 引用本文： | 任琪.基于径向基函数神经网络的机器人系统辨识[J].计算机与现代化,2007(11):29-31. |
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| 作者姓名： | 任琪 |
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| 作者单位： | 长沙民政职业技术学院,湖南,长沙,410004 |
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| 摘 要： | 介绍了一种三层径向基函数神经网络,其学习算法采用正交最小二乘算法.首先根据正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.为了验证径向基函数神经网络所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力和自学习、自适应能力,以两关节机械手为辨识对象来进行实验研究.实验结果表明,该径向基函数神经网络具有良好的模型学习和逼近能力,并且学习速度快、收敛性好、鲁棒性强,尤其适合于具有连续线性与非线性对象的复杂系统的控制实时性要求.
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| 关 键 词： | 径向基函数 神经网络 机器人 系统辨识 径向基函数神经网络 机器人 系统辨识 Neural Network Radial Basis Function System Identification 控制实时性 复杂系统 线性与非线性 连续 鲁棒性 收敛性 学习速度 模型 结果 研究 实验 对象 机械手 关节 |
| 文章编号： | 1006-2475(2007)11-0029-03 |
| 修稿时间： | 2006年11月3日 |
Robot System Identification Using Radial Basis Function Neural Network |
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| REN Qi.Robot System Identification Using Radial Basis Function Neural Network[J].Computer and Modernization,2007(11):29-31. |
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| Authors: | REN Qi |
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| Keywords: | |
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