基于神经网络的六自由度摇摆台位置正解

郝轶宁; 王军政; 汪首坤; 钟秋海

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基于神经网络的六自由度摇摆台位置正解

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研究用多层前向神经网络求解六自由度摇摆台位置正解的方法.通过位置反解产生神经网络的学习样本,并进行数据预处理.针对位置正解映射关系的复杂性,确立对应于摇摆台6个自由度的6个子神经网络作为位置正解的网络模型.提出用重构学习样本的方法改善网络误差分布的不利特点.仿真结果表明,用神经网络求解六自由度摇摆台的位置正解是有效的;摇摆台在全工作范围内,神经网络位置正解的误差为0.5°,3mm.

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来源
《北京理工大学学报》 |2003年第6期|736-739|共4页
作者
郝轶宁; 王军政; 汪首坤; 钟秋海;
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作者单位

北京理工大学信息科学技术学院自动控制系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
六自由度摇摆台; 位置正解; 神经网络;

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