【摘 要】
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针对传统的求逆运动学方法相当复杂以及一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷,提出一种由1个RBF（Radial Basis Function）网络和2个BP（Back Propagation）网络组成的系统来解
【机 构】
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广西工学院电子信息与控制工程系,广西工学院计算机工程系
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针对传统的求逆运动学方法相当复杂以及一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷,提出一种由1个RBF（Radial Basis Function）网络和2个BP（Back Propagation）网络组成的系统来解决运动学逆问题,输入数据分别通过3个并行的神经网络,对输出分别求正运动学解,计算误差,选择误差最小的作为系统的输出,其中BP网络运用LM（Levenberg-Marquardt）方法进行训练.仿真表明：该方法可以有效的解决运动学逆问题,避免了传统解法中的一些棘手问题.
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