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操作臂逆运动学问题是机器人控制中的一项重要内容。目前使用较多的神经网络法大多为多输入多输出或者
多输入单输出方式,需要大量运算。非线性偏最小二乘法( NLPLS)建立的模型分为内部和外部模型,样本数据经外部模
型处理后才用于训练若干个单输入单输出的神经网络。对PUMA560操作臂的仿真试验表明,在相同隐层神经元数的情
况下,该算法比普通神经网络法具有更好的预测精度。这也表明,NLPLS只需较少的隐层神经元数就可以达到普通方法
的精度,从而减少运算量。 相似文献
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