【摘 要】
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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
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海交通大学核科学与工程学院
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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.
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