基于遗传神经网络的Stewart平台运动学正解

• 作者: 刘胜 宋佳 李晚龙 杜延春
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Stewart平台 正解 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 神经网络在自动控制领域应用
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.017

摘要

Stewart平台的特殊结构决定了其在正解求解的特殊性,它由一系列非线性方程组成,通常会有多组解.遗传神经算法是利用种群的适应度进行学习的,而不是梯度学习方法.多层遗传神经网络被用来识别Stewart平台正解的输入向量与输出向量之间的关系.仿真表明,多层感知机神经网络结合遗传算法对求解起到了很好的全局优化作用(训练周期减少近53%).采用这种方法最主要的结论为减少了用于神经网络训练的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘胜	哈尔滨工程大学自动化学院	188	1505	19.0	27.0
2	宋佳	哈尔滨工程大学自动化学院	25	209	9.0	13.0
3	李晚龙	哈尔滨工程大学自动化学院	8	70	5.0	8.0
4	杜延春	哈尔滨工程大学自动化学院	9	79	5.0	8.0