基于支持向量机运动链同构识别的方法研究  

A New Approach to Isomorphism Identification of Kinematic Chains Using Support Vector Machines

作　　者：孔凡国[1] 邹慧君[2] 

机构地区：[1]五邑大学机电工程系,广东江门529020 [2]上海交通大学,上海200030

出　　处：《机械科学与技术》2007年第5期563-566,共4页Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering

基　　金：广东省自然科学基金项目(032361)资助

摘　　要：介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机,提出一种基于支持向量机的机构运动链同构识别的新方法。算例表明,在机构运动链同构识别中,采用支持向量机这一新方法,具有其他传统方法不可比拟的优势。Using the statistical learning theory （SLT） put forward by Vapnik et al and the support vector machine （SVM） developed from the SLT, we propose a new approach to the isomorphism identification of mechanism kinematic chains based on the SVM. A calculation example indicates that the new approach that uses SVM has unparalleled advantage over other traditional approaches to identifying the isomorphism of mechanism kinematic chains.

关 键 词：机构运动链 同构识别 支持向量机 

分 类 号：TH12[机械工程—机械设计及理论]