钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
任务中心
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
工业技术期刊
\
null期刊
\
自动化与仪表期刊
\
基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究
基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究
作者:
刘满禄
王姮
赵建强
原文服务方:
自动化与仪表
BP神经网络
PSO算法
逆运动学求解
机器人
摘要:
针对传统BP神经网络算法应用于机器人逆运动学求解时存在的因易陷入局部极值导致输出误差偏大的问题,该文提出了一种基于PSO优化的BP神经网络在求解机器人逆运动学中的应用.首先通过PSO算法迭代计算粒子适应度;其次,依据个体极值和群体极值的不断更新得到最优的BP网络初始权值阈值.该方法避免了局部极值问题并且加快了BP网络训练过程的收敛速度.实验结果表明,采用论文提出的方法对机器人逆运动学的求解得到误差小于0.1°的关节角输出.
免费获取
收藏
引用
分享
推荐文章
基于三个并行BP神经网络的机器人逆运动学求解
机器人
逆运动学
神经网络
LM算法
基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析
机械臂
逆运动学
神经网络
最优化算法
基于神经网络的机器人的逆运动学分析
BP神经网络
六自由度
机器人
逆运动学
机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解
微分进化
粒子群优化
反向传播神经网络
机器人
逆运动学
收敛速度
权值
阈值
关节角度误差
位置误差
内容分析
文献信息
版权信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究
来源期刊
自动化与仪表
学科
关键词
BP神经网络
PSO算法
逆运动学求解
机器人
年,卷(期)
2016,(11)
所属期刊栏目
专题研究
研究方向
页码范围
1-6
页数
6页
分类号
TP242.6
字数
语种
中文
DOI
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
王姮
西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
63
459
10.0
19.0
2
刘满禄
西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
59
191
8.0
11.0
4
赵建强
西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
2
8
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
二级参考文献
(29)
共引文献
(29)
参考文献
(12)
节点文献
引证文献
(4)
同被引文献
(11)
二级引证文献
(6)
1982(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
1983(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1993(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1995(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1999(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2002(3)
参考文献(1)
二级参考文献(2)
2003(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2006(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2007(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2008(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2009(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2010(6)
参考文献(2)
二级参考文献(4)
2011(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2012(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2013(3)
参考文献(2)
二级参考文献(1)
2016(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2016(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(8)
引证文献(3)
二级引证文献(5)
2020(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
PSO算法
逆运动学求解
机器人
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪表
主办单位:
天津市工业自动化仪表研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9944
CN:
12-1148/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1981-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3994
总下载数(次)
0
期刊文献
相关文献
1.
基于三个并行BP神经网络的机器人逆运动学求解
2.
基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析
3.
基于神经网络的机器人的逆运动学分析
4.
机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解
5.
基于免疫RBF神经网络的逆运动学求解
6.
基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究
7.
排爆机械臂逆运动学的模拟退火神经网络算法
8.
基于唯一特征的BP神经网络求解 平面2R机械手逆运动学
9.
基于GPU的PSO-BP神经网络DOA估计
10.
采用APSO-LM-BP神经网络的挖掘机器人运动学逆解研究
11.
一种求解冗余机械臂逆运动学的优化方法
12.
基于PSO?BP神经网络的短期负荷预测算法
13.
基于LM算法的BP神经网络在NAO模型运动学求逆解中的应用
14.
基于新型PSO算法优化BP神经网络的软件缺陷预测方法研究
15.
机械手逆运动学神经网络算法研究
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
任务中心
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
自动化与仪表2001
自动化与仪表2002
自动化与仪表2003
自动化与仪表2004
自动化与仪表2005
自动化与仪表2006
自动化与仪表2007
自动化与仪表2008
自动化与仪表2009
自动化与仪表2010
自动化与仪表2011
自动化与仪表2012
自动化与仪表2013
自动化与仪表2014
自动化与仪表2015
自动化与仪表2016
自动化与仪表2017
自动化与仪表2018
自动化与仪表2019
自动化与仪表2020
自动化与仪表2016年第2期
自动化与仪表2016年第4期
自动化与仪表2016年第5期
自动化与仪表2016年第3期
自动化与仪表2016年第6期
自动化与仪表2016年第7期
自动化与仪表2016年第8期
自动化与仪表2016年第11期
自动化与仪表2016年第1期
自动化与仪表2016年第12期
自动化与仪表2016年第10期
自动化与仪表2016年第9期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号