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基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计
被引量：
9
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作者
段群杰
张铭钧
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期1533-1536,共4页
使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用...
使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。
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关键词
自动控制技术
减法聚类
自适应模糊神经网络
运动规划器
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职称材料
一种自适应神经模糊运动规划器设计
被引量：
2
2
作者
段群杰
张铭钧
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第2期58-60,64,共4页
使用减法聚类和自适应神经模糊网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入、输出数据的特性,用减法聚类算法,确定模糊系统的初始结构和参数,避免了模糊逻辑系统设计中隶属函数确定及模糊规则自动提取的盲目性和随机性。提出将...
使用减法聚类和自适应神经模糊网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入、输出数据的特性,用减法聚类算法,确定模糊系统的初始结构和参数,避免了模糊逻辑系统设计中隶属函数确定及模糊规则自动提取的盲目性和随机性。提出将神经模糊系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应神经模糊运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。
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关键词
减法聚类
自适应神经模糊网络
运动规划器
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职称材料
题名
基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计
被引量：
9
1
作者
段群杰
张铭钧
机构
哈尔滨工程大学机电工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期1533-1536,共4页
基金
教育部博士点专项科研基金资助项目(20020217005)
文摘
使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。
关键词
自动控制技术
减法聚类
自适应模糊神经网络
运动规划器
Keywords
automatic control technology
subtraction clustering
adaptive fuzzy neural network
motion planner
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种自适应神经模糊运动规划器设计
被引量：
2
2
作者
段群杰
张铭钧
机构
哈尔滨工程大学机电工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第2期58-60,64,共4页
基金
教育部博士点专项科研基金资助项目(20020217005)
文摘
使用减法聚类和自适应神经模糊网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入、输出数据的特性,用减法聚类算法,确定模糊系统的初始结构和参数,避免了模糊逻辑系统设计中隶属函数确定及模糊规则自动提取的盲目性和随机性。提出将神经模糊系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应神经模糊运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。
关键词
减法聚类
自适应神经模糊网络
运动规划器
Keywords
subtraction clustering
adapted nerve fuzzy network
movement planner
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计
段群杰
张铭钧
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
9
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职称材料
2
一种自适应神经模糊运动规划器设计
段群杰
张铭钧
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007
2
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