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本文提出了基于概率核的工业机器人模糊聚类样本选择方法,实现对工业机器人控制过程大样本数据的剪枝处理,减少了进入支持向量回归学习样本数目,以解决工业机器人在线控制学习效率偏低的问题。实验结果表明,该方法改善了工业机器人在线控制在鲁棒性、跟踪精度和快速性等方面的综合性能。
基于概率核模糊聚类剪枝的工业机器人在线控制研究
【摘 要】
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本文提出了基于概率核的工业机器人模糊聚类样本选择方法,实现对工业机器人控制过程大样本数据的剪枝处理,减少了进入支持向量回归学习样本数目,以解决工业机器人在线控制学
【机 构】
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东莞职业技术学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2019年9期
【基金项目】
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广东大学生科技创新培育专项资金(“攀登计划”专项资金)(pdjh2019b0901)
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