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摘要:
本研究为了实现对动态机器人预测的必要性提出了对状态行动的预测.根据现已提出的在线支持向量回归机实时性逐次预测的方法为基础,由于预测的定义中没有提到状态及行动的概念,因此,本论文提出根据机器人的现状态和行动预测出新环境下的未来状态,然后通过现状态和行动预测值,实现状态再定义的观点.本文为了实现对状态行动预测的必要性,解释说明了关于在线的支持向量回归机的改良方法,并说明状态反馈控制的方法对状态行动的预测.首先将预测每1单元时间下的状态定义为逐一状态预测,在此基础上进行扩展,在n单元时间下,预测状态定义为长期状态预测.因此,预测值优先度的行动补正方法是预测机器人对状态行动中采用最适合行动的补正方法.
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文献信息
篇名 基于对机器人的状态行为预测和行动纠正的方法研究
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 在线的支持向量回归机 状态行动预测 预测值的优先度
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 66-68
页数 3页 分类号
字数 2053字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李依霖 吉林建筑科技学院计算机科学与工程学院 16 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
在线的支持向量回归机
状态行动预测
预测值的优先度
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
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
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61
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