样条权函数神经网络在机械手逆运动学中的应用  

Spline weight function neural network for inverse kinematic of manipulator

作　　者：刘青[1] 倪骁骅[2] 郭祥东[3] 

机构地区：[1]江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013 [2]盐城工学院机械优集学院,江苏盐城224051 [3]安徽理工大学机械学院,江苏淮南232001

出　　处：《中国农机化学报》2015年第3期282-285,共4页Journal of Chinese Agricultural Mechanization

基　　金：盐城市科技计划项目(BK2009679)--基于嵌入式系统的装配机械手控制关键技术研究

摘　　要：针对传统神经网络算法中存在的缺陷,提出了一种样条权函数神经网络,并将其应用于机械手的逆运动学求解中。该类型的神经网络结构简单,训练得到的权值是由三次样条函数组成,而非传统神经网络的常数,通过求解线性方程组得到三次样条函数的表达式。所以本算法不存在局部极小、收敛慢等缺点,仿真证明该算法具有较高的精度。It was studied in order to overcome the defects of traditional neural network algorithm. The structure of the neural network is simple and the weights are composed by cubic spline functions, which are obtained by solving linear equations. Therefore, the algorithm does not exist local minima, slow convergence and other shortcomings, and the simulation shows the algorithm has higher accuracy.

关 键 词：样条权函数 神经网络 机械手 逆运动学 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]