An Evolutionary Neural Network Based Tracking Control of a Human Arm in the Sagittal Plane

机译：基于进化神经网络的矢状面人手臂跟踪控制

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In this paper trajectory tracking control of a human arm moving in sagittal plane is investigated. The arm is described by a musculoskeletal model with two degrees of freedom and six muscles, and the control signal is applied directly in muscle space. To design the intelligent controller, an evolutionary diagonal recurrent neural network (EDRNN) is integrated with proper performance indices, which a genetic algorithm (GA) and evolutionary program (EP) strategy are effectively combined with the diagonal neural network (DRNN). The hybrid GA with EP strategy is applied to optimize the DRNN structure and a dynamic back-propagation algorithm (DBP) is used for training the network weights. The effectiveness of the control scheme is demonstrated through a simulated case study.

机译：在本文中，研究了在矢状面中运动的人体手臂的轨迹跟踪控制。手臂由具有两个自由度和六个肌肉的肌肉骨骼模型描述，并且控制信号直接应用于肌肉空间。为了设计智能控制器，将进化对角递归神经网络（EDRNN）与适当的性能指标集成在一起，并将遗传算法（GA）和进化程序（EP）策略与对角神经网络（DRNN）有效结合。应用具有EP策略的混合GA优化DRNN结构，并使用动态反向传播算法（DBP）训练网络权重。通过模拟案例研究证明了该控制方案的有效性。

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来源
《International Symposium on Intelligence Computation amp; Applications(ISICA'2007); 20070921-23; Wuhan(CN)》|2007年|P.316-325|共10页
会议地点 Wuhan(CN)
作者
Shan Liu; Yongji Wang; Quanmin Zhu;
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作者单位

Department of Control Science and Engineering, Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, 430074, China;

Faculty of Computing, Engineering and Mathematical Sciences (CEMS), Uni;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
trajectory tracking control; evolutionary diagonal recurrent neural network; genetic algorithm; evolutionary program; dynamic back-propagation; musculoskeletal model;

机译：轨迹跟踪控制；进化对角递归神经网络；遗传算法；进化程序；动态反向传播；肌肉骨骼模型;

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