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本文利用神经辨识器和神经控制器相结合的思想提出了机器人动力学模型完全未知情况下的一种新的学习控制策略，文中描述了机器人系统新的控制结构，并推导出该结构下神经辨识器和神经控制的在线学习算法，仿真结果表明，文中提出了控制方法能够实现任何可达期望曲线的机器人高精度轨迹控制。
基于多神经网络的机器人轨迹学习控制研究
【摘 要】
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本文利用神经辨识器和神经控制器相结合的思想提出了机器人动力学模型完全未知情况下的一种新的学习控制策略，文中描述了机器人系统新的控制结构，并推导出该结构下神经辨识器和
【机 构】
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浙江大学电机系
【出 处】
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浙江大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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1997年4期
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