10.3969/j.issn.1004-731X.2006.05.041
基于LS-SVM的机器人逆运动学建模
提出了基于最小二乘支持向量机的机器人逆运动学建模方法,阐述了基本设计思想和具体算法过程,与RBF神经网络相比,最小二乘向量机的优点在于其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过学习现象,它通过解一组线性方程组得到全局唯一最优解,其拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定.通过对二自由度刚性机器人的仿真,结果验证了该方法的有效性和可行性.
支持向量机、最小二乘支持向量机、神经网络、机器人逆运动学、RBF神经网络
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TP24(自动化技术及设备)
教育部科学技术研究项目;陕西省自然科学基金;陕西省教育厅项目
2006-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1260-1262,1266