文献类型：期刊文章

作　　者：魏娟[1] 杨恢先[2] 谢海霞[3]

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]湘潭大学材料与光电物理学院,湖南湘潭411105 [3]琼州学院物理系,海南五指山572200

出　　处：《计算机工程》

基　　金：海南省自然科学基金资助项目(60897);海南省教育厅基金资助项目(HJ2009-135);量子工程与微纳能源技术湖南省普通高校重点实验室开放课题基金资助项目

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：22

起止页码：192-194

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF网络隐层。当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。

关 键 词：机械臂 免疫原理 RBF神经网络 逆运动学求解

分 类 号：TP241]