基于免疫RBF神经网络的逆运动学求解

• 作者: 杨恢先 谢海霞 魏娟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂 免疫原理 RBF 神经网络 逆运动学求解
• 年，卷（期）: 2010,（22）
• 页码范围: 192-194
• 分类号: TP241
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.069

摘要

求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP 算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进.采用人工免疫原理对RBF 网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF 网络隐层.当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值.由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习.通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨恢先	湘潭大学材料与光电物理学院	89	692	12.0	22.0
2	魏娟	湘潭大学信息工程学院	3	29	2.0	3.0