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In the context of human-robot and robot-robot interactions, the better cooperation can be achieved by predicting the other party’s subsequent actions based on the current action of the other party. The time duration for adjustment is not sufficient provided by short term forecasting models to robots. A longer duration can by achieved by mid-term forecasting. But the mid-term forecasting models introduce the previous errors into the follow-up forecasting and amplified gradually, eventually invalidating the forecasting. A new mid-term forecasting with error suppression based on restricted Boltzmann machine(RBM) is proposed in this paper. The proposed model can suppress the error amplification by replacing the previous inputs with their features, which are retrieved by a deep belief network(DBN). Furthermore, a new mechanism is proposed to decide whether the forecasting result is accepted or not. The model is evaluated with several datasets. The reported experiments demonstrate the superior performance of the proposed model compared to the state-of-the-art approaches.
相似文献Résumé Des observations microscopiques sur des matériaux fragiles ont montré qu'une variété d'évènements à l'échelle du microdéfaut peuvent être responsables non seulement du comportement inélastique, mais aussi de l'irrégularité du front d'une fissure macroscopique. Cette irrégularité provoque un accroissement de la ténacité à la rupture du matériau. Dans cette étude, on analyse de manière très simple cette irrégularité par fractogéométrie (Mandelbrot) et on établit un modèle fractal relatif à une fissure qui se ramifie. Les résultats de l'analyse microscopique et macroscopique montrent qu'un effet fractogéométrique de l'irrégularité du front de fissure est d'accroitre de manière appréciable la ténacité.相似文献