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摘要: 内容预览:优化网络结构角度出发,对快速BP网络用自构方法进行了改进,克服了以往只能依靠实验结果选择合适隐节点个数的局限性,使神经网络隐节点个数的选取更加合理。在此基础上,提出了一种基于自构形快速BP网络的并联机器人位置正解方法,并以新型6-HURU并联机器人为例进行了求解。结果表明,位置正解的平均误差可小于0.15mm和0.06°,能够满足一般应用的精度要求,验证了该方法的有效性与可行性。下载:基
型号 | 厂商 | 价格 |
---|---|---|
EPCOS | 爱普科斯 | / |
STM32F103RCT6 | ST | ¥461.23 |
STM32F103C8T6 | ST | ¥84 |
STM32F103VET6 | ST | ¥426.57 |
STM32F103RET6 | ST | ¥780.82 |
STM8S003F3P6 | ST | ¥10.62 |
STM32F103VCT6 | ST | ¥275.84 |
STM32F103CBT6 | ST | ¥130.66 |
STM32F030C8T6 | ST | ¥18.11 |
N76E003AT20 | NUVOTON | ¥9.67 |