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利用径向基函数（RBF）神经网络逼近能力较优和收敛速度较快的特点将运动学逆解过程转换为神经网络权值的训练过程。在训练RBF网络时，采用正交最小二乘（OLS）算法来确定网络中心，并将正解结果作为训练样本，实现了冗余扫查机器人运动学逆解的计算，避免了传统方法的繁琐公式推导及数值病态问题。
基于RBF网络的冗余扫查机器人逆运动学研究
【摘 要】
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利用径向基函数（RBF）神经网络逼近能力较优和收敛速度较快的特点将运动学逆解过程转换为神经网络权值的训练过程。在训练RBF网络时，采用正交最小二乘（OLS）算法来确定网络中心，并将
【机 构】
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上海电机学院,上海交通大学
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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2006年17期
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