双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法

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为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调整,以使BP神经网络具有更强的非线性映射能力;然后,设计了一个模糊推理器来整定激活函数的斜率因子,以使斜率因子保持参数最优;最后,设计了一套控制系统并应用于双关节刚性机器人系统的位置跟踪控制,采用自适应BP神经网络算法对该系统位置控制器的比例增益、积分增益和微分增益进行了实时整定。仿
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