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在應(yīng)用徑向基函數(shù)RBF（Radial Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行軌跡規(guī)劃時(shí),為解決一般學(xué)習(xí)算法中收斂速度慢、學(xué)習(xí)精度不高的問(wèn)題，提出一種混合學(xué)習(xí)算法。該方法根據(jù)軌跡規(guī)劃的具體要求，用最近鄰聚類算法確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，通過(guò)在學(xué)習(xí)速率中加入自適應(yīng)學(xué)習(xí)因子調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以加快收斂速度。通過(guò)MATLAB軟件進(jìn)行仿真，結(jié)果表明混合學(xué)習(xí)算法收斂速度較快，逼近誤差小，從而證明了該算法的可行性。
- Abstract:
- ?In order to solve the problems of slow convergence rate and low learning accuracy in general RBF neural network learning algorithm for robot trajectory planning,a hybrid learning algorithm is designed in this paper.It uses nearest neighbor clustering algorithm to determine the structure and parameter of network.The network parameter is adjusted by adding adaptive learning factor in learning rate to motivate the convergence speed.MATLAB tool is adopted for simulation.The result shows that the hybrid learning algorithm has faster convergence rate and smaller approximation error,so it is proved that the algorithm is correct and efficient
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