首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 電子信息科學綜合 > 成都信息工程學院學報 > 回復式神經網絡優化逆運動問題求解 【正文】
摘要:針對傳統逆運動問題數值求解算法計算時間長,多解情況下計算結果單調的問題,采用回復式神經網絡對逆運動問題進行近似優化求解。通過針對逆運動問題建立基于回復式神經網絡的動態求解模型,采用神經元異步更新計算和初始狀態擾動,保證多解情況下解運動跡線的多樣性。文中算法在無解情況下有較好適應性和穩定性,能迅速收斂到近似最優狀態。算法理論計算時間復雜度為O(n2),可滿足實時應用的需求。實驗對典型對子運動鏈運動系統進行模擬,結果表明算法具有穩定和收斂性。
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