10.3969/j.issn.2095-509X.2019.04.006
焊接机器人可靠性数据模拟生成与分布拟合
针对焊接机器人可靠性实验周期长、成本高、实验数据量少且采集困难的问题,提出在不改变原有数据分布规律的前提下,建立人工神经网络模型,运用径向基函数神经网络对原始数据进行模拟训练和扩充,在一定的误差范围内确定焊接机器人可靠性数据服从对数正态分布.最后通过对比分析拟合误差得出:径向基函数神经网络模型可以很好地对可靠性数据进行训练和扩充,拟合较反向传播神经网络更加精确,对分布模型的参数估计也更加准确.
焊接机器人、可靠性、基函数神经网络、数据扩充
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TP183;TB114.3(自动化基础理论)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2015004-05;江苏省六大人才高峰资助项目2015-ZBZZ-006
2019-06-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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