【摘 要】
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利用自旋忆阻器和径向基函数(RBF)神经网络融合技术为参数完全未知的机械臂在位置和速度跟踪方面设计了一种新的自旋忆阻RBF神经网络控制算法.由于自旋忆阻器可作为电子突触
【机 构】
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西南大学工程技术学院 重庆400715;西南大学电子信息工程学院 重庆400715
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利用自旋忆阻器和径向基函数(RBF)神经网络融合技术为参数完全未知的机械臂在位置和速度跟踪方面设计了一种新的自旋忆阻RBF神经网络控制算法.由于自旋忆阻器可作为电子突触为神经网络提供神经元之间的连接并存储信息,且其尺寸与大脑突触在同一数量级,利用“软件硬化”的设计思想,将忆阻器网络(交叉阵列)忆阻值的变化替代RBF神经网络的权值更新,可以为后续的控制过程减少冗余而繁琐的训练过程,节省了时间和能量.并以二关节机械臂为控制对象进行仿真实验,实验结果验证了所提控制算法的正确性和有效性.
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