【摘 要】
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该文重点研究了人工神经网络在控制系统的问题,并以机器人控制为对象进行了仿真研究,取得了重要研究成果.在该论文中,针对BP网络的训练时间长,易陷于极小值点等局限性,提出了
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该文重点研究了人工神经网络在控制系统的问题,并以机器人控制为对象进行了仿真研究,取得了重要研究成果.在该论文中,针对BP网络的训练时间长,易陷于极小值点等局限性,提出了动量法、自适应学习速率以及Levenberg-Marquardt方法等几种改进方法.并且通过BP算法和几种改进算法仿真实验对比,证明改进后的算法的训练时间比BP算法有较大的提高.研究多层神经网络控制问题,理论分析可知,单一隐层神经元数越多,网络的误差精度就越高,通过仿真实验证明,在实际中不增加网络的隐层数,仅增加单一隐层神经元数,可能导致整个控制系统性能变坏.以机器人控制为对象,对机器人控制系统中应用神经网络的几种方法进行讨论.研究了单关节机器人控制问题.以神经网络直接作为控制器,采用3-5-1网络结构形式.通过改变参数,对传统PID控制方法和神经网络控制方法进行对比仿真实验,证明了神经网络控制的有效性.
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