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基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态建模研究

俞阿龙

基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态建模研究

俞阿龙
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  • 提出一种基于改进遗传算法进化小波神经网络用于机器人腕力传感器动态建模的新方法,介绍了该算法原理.该方法利用腕力传感器的动态标定数据,用改进的遗传算法来优化小波神经网络结构和参数,建立腕力传感器的动态模型.结果表明,采用遗传小波神经网络进行腕力传感器动态建模,能克服误差反向传播算法存在易陷入局部极小点的缺点,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了好的综合,建模的速度和精度得到提高.
    • 基金项目: 江苏省高等学校自然科学基础研究基金(批准号:07KJD510027)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-29
  • 修回日期:  2007-11-18
  • 刊出日期:  2008-03-05

基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态建模研究

  • 1. 淮阴师范学院电子与电气工程系,淮安 223300
    基金项目: 

    江苏省高等学校自然科学基础研究基金(批准号:07KJD510027)资助的课题.

摘要: 提出一种基于改进遗传算法进化小波神经网络用于机器人腕力传感器动态建模的新方法,介绍了该算法原理.该方法利用腕力传感器的动态标定数据,用改进的遗传算法来优化小波神经网络结构和参数,建立腕力传感器的动态模型.结果表明,采用遗传小波神经网络进行腕力传感器动态建模,能克服误差反向传播算法存在易陷入局部极小点的缺点,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了好的综合,建模的速度和精度得到提高.

English Abstract

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