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| 用于机器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究 | |
| 引用本文： | 刘超,王瑟,陆珂珂. 用于机器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究[J]. 微计算机信息, 2006, 22(26): 216-218 |
| 作者姓名： | 刘超 王瑟 陆珂珂 |
| 作者单位： | 1. 210009,南京市南京工业大学信息中心;210009,南京市南京工业大学,信息科学与工程学院;210009,南京工业大学科技处 2. 210009,南京市南京工业大学,信息科学与工程学院 3. 210009,南京工业大学科技处 |
| 摘 要： | 循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 |
| 关 键 词： | 循环神经网络 回声状态神经网络 时间序列预测 机器人控制 |
| 文章编号： | 1008-0570(2006)09-2-0216-03 |
| 修稿时间： | 2006-01-28 |
Research on Echo State Networks (ESNs) Applied into Robotic Position Estimation Correction System |
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| Liu,Chao,Wang,Se,Lu,Keke. Research on Echo State Networks (ESNs) Applied into Robotic Position Estimation Correction System[J]. Control & Automation, 2006, 22(26): 216-218 | |
| Authors: | Liu Chao Wang Se Lu Keke |
| Abstract: | |
| Keywords: | Recurrent Neural Networks Echo State Networks time series prediction robotic control. |
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