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用分组神经网络识别手写体数字 总被引:1,自引:0,他引:1
用神经网络识别手写体数字,大多数采用的是单个的神经网络结构.本文给出一个基于特征输入的手写体数字识别的分组神经网络结构,它是一个混合网络(Hybrid System).实验的结果表明,同只采用单个神经网络结构的方法相比,分组网络具有更好的识别结果. 相似文献
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传统机器人工作空间灵活度主要采用逆运动学方法(IK)进行求解,而偏置的存在导致协作机器人的逆运动学求解困难,无法求解其工作空间灵活度.为此,提出了一种不需要进行逆运动学求解的改进方法.首先,对机器人偏置进行定义,并分析IK方法的不足.然后,借助服务球的概念得到满足服务点条件的几何约束,通过该几何约束得到求解灵活度的误差模型,并提出影响灵活度求解的误差参数E及工作空间灵活度指标λ.接着,分析改进方法中的参数n、n_0、n_1对E、λ的影响,并确定该参数的取值.最后,对比改进方法与IK方法可知,在保证求解准确性的前提下,改进方法比IK方法的求解时间短、计算效率高.通过求解具有偏置的协作机器人工作空间灵活度,证明了改进方法具有适应性强的特点. 相似文献
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用神经网络识别手与体数字,大多数采用的单个的神经网络结构。本文给出一个基于输入的手写体数字识别的分组神经网络结构,它是一个混合网络。实验的结果表明,同只采用单个神经网络结构的方法相比,分组网络具有更好的识别结果。 相似文献
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提出了一种有限元和虚拟关节法相结合的协作机器人非线性刚度建模方法,该方法不仅包含连杆和关节模块线性及耦合刚度,还考虑了机器人传动系统非线性刚度、负载作用下雅可比矩阵变化率以及负载和自重引起的位姿变化对机器人刚度非线性的影响.通过有限元子结构法提取机器人各模块的结构刚度矩阵,与传动系统非线性刚度模型相结合,建立机器人各模块的非线性综合刚度模型;采用数值计算方法计算在外力和自重工况下的静力平衡位姿及各模块受力情况;基于虚拟关节法构建机器人的非线性刚度模型,通过非线性有限元仿真验证了该建模方法的正确性. 相似文献
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为解决时变位姿和建模精度对机器人结构优化的影响,提出了一种有限元与解析法相结合的机器人实时模态分析方法,能够实时、高效、高精度地获得机器人任意位姿下的固有频率和振型.同时为降低计算量,实现全域结构优化,基于正交设计提出了一种以机器人质量与全域一阶固有频率比(M/GF)为优化目标、以机器人结构尺寸为优化变量的全域动态性能结构优化设计方法.优化结果表明:优化后的M/GF指标比优化前提高了9.90%,优化后的全域一阶固有频率指标比优化前提高了0.91Hz. 相似文献
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采用遗传算法对一种关节型模块化机器人系统面向任务的拓扑构型优化设计问题进行了研究。对任意机械臂拓扑构型组成模块的类型、参数、数量及模块间连接顺序和装配方位等信息进行了二进制编码。按照性质不同将设计要求划分为刚性要求、柔性要求及刚性+柔性要求,对不满足刚性要求的拓扑结构通过过滤器处理以提高效率,对其他拓扑结构进行构型评价并以评价结果的加权和的形式建立构型评价函数。以自由度最小为主要优化目标,结合遍历法和遗传算法给出一种拓扑构型优化设计方法。构型优化实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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1943年,McCulloch 和 Pitts 首次提出神经元网络模型:y=sgn(∑w_(ij)x_i-θ_i),i=1,2,3,…,N.模拟了神经元的突触权重迭加和阈值运算特性,奠定了人工神经网络的理论.1949年,Hebb 提出了突触权重调节的学习法则:△w_(ij)=ηij 第一次提出突触可塑性理论.根据 MP 模型和 Hebb 原理,在最近二十年,出现了许多神经元模型和相应的学习算法.近年来,人们把神经网络广泛地用于字符识别、语声识别和图象识别等领域,并且取得 相似文献
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