SCARA机器人自组织模糊聚类神经网络控制器

• 作者: DAI Xue-feng LIU Yan-ju 张宏烈
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 自组织模糊控制 聚类分析 模糊系统 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（23）
• 所属期刊栏目: 机器人技术
• 页码范围: 278-279,288
• 页数: 3页
• 分类号: TP241.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.23.115

摘要

本文提出了用于SCARA机器人运动控制的自组织模糊聚类神经网络控制器.该控制器基于模糊聚类方法在学习模糊规则之前先优化训练数据,去除冗余数据并解决数据冲突问题,不但减少了神经网络的计算负担,而且生成的规则更加适合机器人运动控制.控制器主要特点是能够动态地自组织结构,学习速度快,鲁棒性强.仿真结果表明控制效果很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	LIU Yan-ju	齐齐哈尔大学计算机与控制学院	1	1	1.0	1.0
2	张宏烈	齐齐哈尔大学计算机与控制学院	34	121	6.0	9.0
3	DAI Xue-feng	齐齐哈尔大学计算机与控制学院	2	2	1.0	1.0