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针对非线性、强耦合的机器人系统，首先给出了利用Hopfield神经网络的单调性极值搜索能力搜寻机器人单调到达期望位置的最优动态过程的具体方法，并采用机器人动力学方程设计了满足该动态过程的控制器，然后分析了该控制器的收敛性．仿真与实验均表明了该方法的有效性．
基于Hopfield神经网络的机器人规划控制器设计
【摘 要】
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针对非线性、强耦合的机器人系统，首先给出了利用Hopfield神经网络的单调性极值搜索能力搜寻机器人单调到达期望位置的最优动态过程的具体方法，并采用机器人动力学方程设计了满
【机 构】
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同济大学电气工程系
【出 处】
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同济大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年6期
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