基于CPSO-BP算法的水下机器人神经网络辨识

来源 :机械与电子 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jy02191348

【摘要】

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针对水下机器人传统运动辨识模型中使用的误差反传（BP）算法,容易在迭代寻优过程中陷入局部极小点的缺点,将合作粒子群（CPSO）算法与BP算法相结合,形成一种CPSO-BP混合算法,再通过C

【作者】

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夏韬周军

【机构】

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河海大学机电工程学院

【出处】

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机械与电子

【发表日期】

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2013年10期

【关键词】

：

合作粒子群神经网络模型辨识水下机器人 CPSC） neural network model iden-tification underwater veh

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针对水下机器人传统运动辨识模型中使用的误差反传（BP）算法,容易在迭代寻优过程中陷入局部极小点的缺点,将合作粒子群（CPSO）算法与BP算法相结合,形成一种CPSO-BP混合算法,再通过CPSO-BP算法对BP神经网络进行权值修改,建立了CPSO-BP神经网络模型,并将模型应用到水下机器人运动辨识.通过对比3种算法的BP神经网络模型的实验结果,证明基于CPSO-BP神经网络的模型辨识效果更好.

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