广义回归神经网络在汽车换档机械手运动轨迹测量中的应用

作     者：刘庆华 张为公 龚宗洋 Liu Qinghua;Zhang Weigong;Gong Zongyang

作者机构：东南大学仪器科学与工程学院 

基　　金：江苏省六大人才高峰项目资助 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2008年第29卷第2期

页      码：361-364页

摘      要：针对换档机械手机构特性,设计了广义回归神经网络(GRNN)模型,输入层为两结点输入,即角位移坐标值α、β;输出层为两结点输出,分别对应空间坐标值x、y,网络中间层的神经元传递函数采用径向基元函数,输出层的神经元传递函数采用线性元函数,对于光滑因子在[0.05,0.1]间取值,进行对比分析,最终选定光滑因子取0.05。以标定数据中的一部分作为样本对上述神经网络进行训练、仿真,并预测另一部分数据,经过对结果的误差分析和与BP神经网络作比较,验证了本网络模型的有效性和精确性。与BP网络相比,其算法易于实现、结构简单、便于编程、收敛较快,可成功应用于本机器人系统中。

主 题 词：换档 运动轨迹测量 GRNN 误差分析 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0703[理学-化学类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:0254-3087.2008.02.025

馆 藏 号：203635044...