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摘要:
使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器.根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识.采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率.仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器.
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文献信息
篇名 基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 自动控制技术 减法聚类 自适应模糊神经网络 运动规划器
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 1533-1536
页数 4页 分类号 TP24
字数 3534字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2007.12.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张铭钧 哈尔滨工程大学机电工程学院 84 939 18.0 23.0
2 段群杰 哈尔滨工程大学机电工程学院 6 32 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
自动控制技术
减法聚类
自适应模糊神经网络
运动规划器
研究起点
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引文网络交叉学科
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兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
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