利用遞迴式模糊類神經(jīng)網(wǎng)路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進行系統(tǒng)辨識, 自己寫的請多包含
標簽： identification recerrent networks neural
上傳時間： 2017-02-27
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C++神經(jīng)網(wǎng)絡，c++，BP網(wǎng)絡模型，適用于多對一
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上傳時間： 2017-04-09
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基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機器人運動規(guī)劃方法 ．該方法運用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導勢能函數(shù)所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現(xiàn)最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞r(nóng)I1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
標簽： 傳感器 機器人
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